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基于生成式对抗网络的人脸非监督特征学习方法及装置  
 【申请号】  CN201710581981.7  【申请日】  2017-07-17
 【公开号】  CN107423701A  【公开日】  2017-12-01
 【申请人】  北京智慧眼科技股份有限公司  【地址】  100193 北京市海淀区西北旺路10号院东区14号楼A座4层403
 【共同申请人】  
 【发明人】  王栋;杨东;周孺
 【国际申请】    【国际公布】  
 【进入国家日期】  
 【专利代理机构】  长沙智嵘专利代理事务所 43211  【代理人】  胡亮
 【分案原申请号】  
 【国省代码】  11
 【摘要】  本发明公开了一种基于生成式对抗网络的人脸非监督特征学习方法及装置,通过对已收集的原始人脸图像进行预处理,以转换成设定尺寸的人脸训练图像;将转换好的人脸训练图像作为训练数据对构建的深度卷积生成对抗网络中的目标生成网络进行训练;将生成的随机向量集输入到训练好的目标生成网络中,得到与随机向量集相对应的生成图像集;将得到的生成图像集输入到构建的深度卷积神经网络的深度回归网络中,对深度回归网络进行训练,提取生成图像集的人脸特征向量。本发明提供的基于生成式对抗网络的人脸非监督特征学习方法和装置,采用DCGAN和DCNN相结合的方式来做非监督学习,利用深度回归网络来学习一个逆向的目标生成网络,学习效果佳,识别精度高。
 【主权项】  一种基于生成式对抗网络的人脸非监督特征学习方法,其特征在于,包括步骤:对已收集的原始人脸图像进行预处理,以转换成设定尺寸的人脸训练图像;将转换好的所述人脸训练图像作为训练数据对构建的深度卷积生成对抗网络中的目标生成网络进行训练;将生成的随机向量集输入到训练好的所述目标生成网络中,得到与所述随机向量集相对应的生成图像集;将得到的所述生成图像集输入到构建的深度卷积神经网络的深度回归网络中,对所述深度回归网络进行训练,提取所述生成图像集的人脸特征向量。
 【页数】  17
 【主分类号】  G06K9/00
 【专利分类号】  G06K9/00;G06K9/42;G06K9/62;G06N3/04
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