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专利号	2018108635415	专利名称	基于深度神经网络多层特征融合的人脸识别方法
专利类型	发明专利	国际分类
申请人	中国计量大学	申请地址
发明人	章东平	申请日期	2018-08-01
下证状态	未知	更新时间	2025-01-13 07:53:15
专利摘要	本发明公开了一种基于深度神经网络多层特征融合的人脸识别方法，利用一个输出维度为D2的全连接层Fc2替代DeepID网络结构中的softmax层，Fc2层后面连接多层特征融合损失层，将改进的网络结构称为多层特征融合网络，所述多层特征融合损失层是在计算训练样本之间类内距离与类间距离损失的基础上将Fc1层和Fc2层的输出特征也作为损失函数的输入。获得人脸图像A和人脸图像B的人脸特征分别为F<sub>1</sub>和F<sub>2</sub>，计算两个特征向量之间的余弦相似度S，设置人脸相似度阈值为T，如果S≥T，则认为人脸图像A和人脸图像B为同一个人，如果S＜T，则认为人脸图像A和人脸图像B为不同人。

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