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摘要：本发明公开了一种人脸数据的采集和存储方法及相关设备，涉及人脸识别领域，主要为解决目前人脸数据的采集和存储较为占用算力和存储空间的问题。该方法包括：基于校正人脸图像和人脸识别神经网络确定浮点型人脸特征数据；将所述浮点型人脸特征数据通过量化编码方法转换为整型人脸特征数据；基于所述整型人脸特征数据确定压缩字典，其中，所述压缩字典包括所述整型人脸特征数据进与目标存储人脸特征数据的转换关系，所述目标存储人脸特性数据为最终存储到人脸特征数据库的数据。本发明用于人脸数据的采集和存储过程。
主权项：1.一种人脸数据的采集和存储方法，其特征在于，包括：基于校正人脸图像和人脸识别神经网络确定浮点型人脸特征数据；将所述浮点型人脸特征数据通过量化编码方法转换为整型人脸特征数据；基于所述整型人脸特征数据确定压缩字典，其中，所述压缩字典包括所述整型人脸特征数据进与目标存储人脸特征数据的转换关系，所述目标存储人脸特征数据为最终存储到人脸特征数据库的数据；基于初始人脸图像和第一深度神经网络确定相似变换矩阵，其中，所述第一深度神经网络为在人脸检测数据集上预先训练确定的卷积神经网络；基于所述相似变换矩阵确定所述校正人脸图像；上述方法还包括：基于人脸图像采集设备获取场景图像，其中，所述场景图像中包含初始人脸图像；对所述场景图像进行归一化处理；基于第一深度神经网络对所述场景图像进行人脸检测,以得到人脸的边界框信息与人脸的关键点信息，其中，所述人脸的关键点信息包含左眼中心点坐标，右眼中心点坐标，鼻尖坐标，左嘴角坐标、右嘴角中心坐标；基于所述人脸的边界框信息与人脸的关键点信息裁出初始人脸图像；基于所述初始人脸图像的关键点信息与标准模版人脸的关键点信息进行人脸对齐操作以确定所述校正人脸图像，其中，所述标准模版人脸的关键点信息是通过对大型人脸数据集的人脸关键点坐标进行聚类得到；所述将所述浮点型人脸特征数据通过量化编码方法转换为整型人脸特征数据，包括：基于量化位宽、约束函数、量化间隔、量化零点和量化补偿将所述浮点型人脸特征数据通过量化编码方法转换为整型人脸特征数据，其中，所述量化位宽是预先基于计算功耗和计算精度确定的。
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百度查询： 中科南京智能技术研究院 人脸数据的采集和存储方法及相关设备
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