CN119418377A 一种网约车司机活体人脸识别方法 （北京白龙马云行科技有限公司）_第1页
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文档简介

使模型学习到活体人脸、非活体人脸的特征差2S002：通过拆分卷积操作设计新型的卷积网络模分卷积操作设计新型的卷积网络模型步骤为，把一个标注的卷积操作拆分成两次卷积操将预处理后的司机出车时的验证照片作为输入，输入到构在卷积神经网络的最后一层或者全连接层之前添加一个将提取的特征向量输入到活体检测器中，根据特征向量的表示，判使用收集到的数据集对模型进行训练，包括特征提取网络和卷积操作通过滤波器与输入图像进行卷积运算，提取图像中3深层次的卷积和全连接层提取人脸图像的高级使用更深层次的卷积层可以进一步提取图像中的抽象特征，使在卷积层之后，添加全连接层，用于学习输入数据之间的复收集包含活体人脸和非活体人脸图像的数据集，提通过支持向量机学习模型，使用训练数据训练一个活体检测器模型，使用验证集对训练好的活体检测器模型进行评估，评估模型在活体检测任务上的性将提取的特征向量输入到训练好的活体检测器模型中，得到人脸是真实活体的概率，之后接入Softmax和交叉熵损失函数，通过最小化交叉熵损失函数来促使模型学习到活体使用交叉熵损失函数来衡量模型输出的概率分布与真实标签在训练数据上使用交叉熵损失函数进行反向传播和参数415人共7500张图片，而CASIA_SURF则包含1000个人的21000个视频，随着数据集规模的增[0007]为了克服现有技术的上述缺陷，本发明提供了一种网约车司机活体人脸识别方5[0017]将预处理后的司机出车时的验证照片作为输入，输入到6人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施方式都属于本发明保护的范7器，是特征提取与检测的最小单元，一个卷积操作具有以下维度：填充Padding、步长89化层、全连接层等组件，根据实际情况，可以选择使用预训练的模型(如VGG、ResNet、[0065]将预处理后的司机出车时的验证照片作为输入，输入到[0072]所述滤波器的权重是卷积神经网络(CNN)中的一个关键组成部分，用于提取输入[0080]所述激活函数是神经网络中的一种函数，它在神经元的输出上引入非线性变换，以增加网络的表达能力和学习能力，在深度学习中，常见的激活函数包括Sigmoid函数、表达式为其中yi表示为真实标签，为[0089]在训练数据上使用交叉熵损失函数进行反向传播和参数更新，以最小化损失函

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