基于深度学习的脸部痣识别方法及系统（需要二次变更）

本发明公开了基于深度学习的脸部痣识别方法及系统，搭建VGG16卷积神经网络，放弃所述VGG16卷积神经网络中的全连接层，并对训练参数进行优化，得到特定全连接层，获得完整模型；使用增强训练集对模型中所有卷积层以及全连接层进行微调，采用优化器优化参数，采用验证集验证数据，验证该模型的泛化能力，选择最优参数模型，作为最终的人脸痣识别模型；对人脸图像进行人脸检测后，将人脸进行裁剪以及分块处理，利用人脸痣识别模型对分块后的人脸区域分别进行预测，以此达到检测痣的要求。

《基于深度学习的脸部痣识别方法及系统（需要二次变更）》是一发明专利，专利号为 2021107482378，当前法律状态为已下证，由山东师范大学提出申请，发明人为陆华;谢柯;张华;李登旺;黄浦;许化强，申请日期为2021-07-01，公开（公告）日期为2024-03-15，国际专利分类号（IPC）为 G06V 40/16 (2022.01)，所属技术领域包括：深度学习脸部痣识别方法系统、人工智能脸部痣识别方法系统、深度学习人脸识别方法、人工智能人脸识别方法。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了基于深度学习的脸部痣识别方法及系统，搭建VGG16卷积神经网络，放弃所述VGG16卷积神经网络中的全连接层，并对训练参数进行优化，得到特定全连接层，获得完整模型；使用增强训练集对模型中所有卷积层以及全连接层进行微调，采用优化器优化参数，采用验证集验证数据，验证该模型的泛化能力，选择最优参数模型，作为最终的人脸痣识别模型；对人脸图像进行人脸检测后，将人脸进行裁剪以及分块处理，利用人脸痣识别模型对分块后的人脸区域分别进行预测，以此达到检测痣的要求。

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