技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的低质量人脸的比对方法，包括以下步骤：将人脸训练数据库里的每幅图像送入到构建的深度卷积神经网络中提取特征；将提取特征输入全连接层，通过仿射投影到低纬度空间的投影矩阵；将由投影矩阵计算所得的特征向量，通过二范数归一化球面损失函数训练；通过梯度下降法寻找全连接层和深度卷积神经网络中各滤波器的权重值，选择对比通过率最高的深度卷积神经网络；将待检测人脸图像的特征向量与低质量人脸测试数据库中的每一幅事实答案图像的特征向量进行余弦距离的计算，当余弦值小于阈值判断为同一人。本发明用于对低质量的人脸进行高效比对，使用更少的计算资源，并能兼顾人脸比对精度和比对速度。
技术研发人员：王毅翔;方志刚;戚丹青;赵丽娟
受保护的技术使用者：上海敏识网络科技有限公司
技术研发日：2018.04.27
技术公布日：2018.09.25