Евразийский сервер публикаций

Евразийская заявка № 202092529

   Библиографические данные

(11) Номер патентного документа

202092529

(21) Номер евразийской заявки

202092529

(22) Дата подачи евразийской заявки

2018.04.23

(51) Индексы Международной патентной классификации

G06N 20/10 (2019.01)

(43)(13) Дата публикации евразийской заявки, код вида документа

A1 2021.02.02 Бюллетень № 02  тит.лист  описание (WO) 

(86) Номер и дата подачи международной заявки

RU2018/000259

(87) Номер и дата публикации международной заявки

2019/209131 2019.10.31

(71) Сведения о заявителе(ях)

ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "ЦРТ-ИННОВАЦИИ" (RU)

(72) Сведения об изобретателе(ях)

Смирнов Евгений Алексеевич (RU)

(74) Сведения о представителе(ях)
или патентном поверенном

Нилова М.И. (RU)

(54) Название изобретения

СПОСОБ ОБУЧЕНИЯ НЕЙРОННОЙ СЕТИ РАСПОЗНАВАНИЮ ЛИЦ ЛЮДЕЙ

   Реферат  [ENG]
(57) Изобретение относится к области лицевой биометрии, в частности к задаче обучения нейронных сетей для распознавания лиц. Предложен способ обучения нейронных сетей, согласно которому обеспечивают наличие базы данных с изображениями лиц людей и обеспечивают наличие списка двойников. После этого формируют мини-пакет из изображений лиц людей путём сначала включения в него набора изображений лиц людей из базы данных, а затем добавления для каждого человека, по меньшей мере одно изображение которого включено в мини-пакет, по меньшей мере одного изображения его двойника из списка двойников, при наличии двойника и если изображение этого двойника ещё не добавлено в мини-пакет, а при отсутствии двойника или если изображение двойника уже включено в мини-пакет, добавления по меньшей мере одного изображения другого человека из базы данных. Далее подают изображения лиц людей из мини-пакета на вход нейронной сети. Формируют верификационный и идентификационный обучающие сигналы с использованием результатов, полученных на выходе нейронной сети. После этого обучают нейронную сеть с использованием верификационного и идентификационного обучающего сигнала. При этом ставят в соответствие каждому человеку в качестве двойника другого человека с использованием указанных результатов с обновлением списка двойников при получении пары двойников, отсутствующей в списке двойников. Повторяют указанные операции начиная с формирования мини-пакета.
Zoom in

 
Назад|  Новый поиск