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龍圖騰網(wǎng)恭喜浙江中正智能科技有限公司申請的專利一種人臉模糊度檢測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114120407B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-13發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號(hào)為：202111391037.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V40/16；該發(fā)明授權(quán)一種人臉模糊度檢測方法是由劉中秋;張偉;陳高曙設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-11-23向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種人臉模糊度檢測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種人臉模糊度檢測方法，基于增加模糊段及分級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法，將對齊后的人臉灰度圖、LBP圖像、Sobel特征圖作為預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，將人臉模糊類別為第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出，人臉模糊度為第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出進(jìn)行模型訓(xùn)練，當(dāng)預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的損失函數(shù)趨于穩(wěn)定時(shí)結(jié)束模型訓(xùn)練，得到所需人臉模糊度檢測模型。本發(fā)明可有效擴(kuò)大模糊段之間的距離，提升人臉模糊檢測精度，尤其對于人臉運(yùn)動(dòng)模糊檢測精度有了極大提高，可便于篩選出符合人臉識(shí)別需求的圖像，進(jìn)而提高人臉識(shí)別的準(zhǔn)確性，具有良好的實(shí)用價(jià)值。

本發(fā)明授權(quán)一種人臉模糊度檢測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種人臉模糊度檢測方法，其特征在于，包括步驟如下：1獲取模糊度不同的多張人臉圖像作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；2對人臉圖像進(jìn)行對齊并灰度化處理，得到對齊后的人臉灰度圖；3對對齊后的人臉灰度圖進(jìn)行人工標(biāo)注，按照模糊程度分為N個(gè)類別，類別號(hào)依次為0，1，……，N-1；4以類別號(hào)為整數(shù)位、隨機(jī)產(chǎn)生小數(shù)點(diǎn)后兩位值為小數(shù)位作為人臉圖像模糊度；5對對齊后的人臉灰度圖進(jìn)行傳統(tǒng)LBP處理，得到LBP圖像；6對對齊后的人臉灰度圖進(jìn)行常規(guī)Sobel濾波操作，得到Sobel特征圖；7將對齊后的人臉灰度圖、LBP圖像、Sobel特征圖作為預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，將人臉模糊類別號(hào)作為中間輸出、將人臉模糊度作為最終輸出進(jìn)行模型訓(xùn)練，以確定預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)；8計(jì)算預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的損失函數(shù)，當(dāng)其趨于穩(wěn)定時(shí)結(jié)束模型訓(xùn)練，得到人臉模糊度檢測模型；9將待測試人臉圖像輸入人臉模糊度檢測模型即可得出當(dāng)前人臉圖像的模糊度；所述預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型由第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成。

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