基于残差循环神经网络的视频监控人脸识别方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于残差循环神经网络的视频监控人脸识别方法，其特征在于，包括如下步骤：1）获取视频监控人脸数据；2）进行人脸检测；3）视频人脸特征联合；4）联合特征融合与编码；5）解码隐藏状态及融合特征；6）利用融合特征进行网络训练；7）应用网络进行人脸识别。这种方法将人脸特征与隐藏状态使用残差连接，从而解决特征融合过程中存在梯度消失的问题，为隐藏状态提供了更多的特征，进而有效地提升人脸识别性能，对于长序列的人脸视频具有更好的鲁棒性，并且具有更强的识别能力。
基本信息
专利标题 ：
基于残差循环神经网络的视频监控人脸识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114332733A
申请号 ：
CN202210004166.5
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2022-01-04
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
林乐平卢增通欧阳宁莫建文
申请人 ：
桂林电子科技大学
申请人地址 ：
广西壮族自治区桂林市七星区金鸡路1号
代理机构 ：
桂林市华杰专利商标事务所有限责任公司
代理人 ：
刘梅芳
优先权 ：
CN202210004166.5
主分类号 ：
G06V20/40
IPC分类号 ：
G06V20/40 G06V10/26 G06V20/52 G06V40/16 G06V10/80 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-04-29 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 20/40
申请日 : 20220104
申请日 : 20220104
2022-04-12 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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