[发明专利]一种基于深度学习人脸识别的照片管理方法和系统

摘要

本发明提供一种基于深度学习人脸识别的照片管理方法和系统。所述方法使用卷积神经网络的深度学习模型在服务器训练一个识别率高，处理速度快的人脸识别模型。训练过程使用Caffe网络框架，对经典的CaffectNet网络进行微调使其适于人脸的分类，得到最优网络结构以供照片管理使用。在PC客户端的照片分类管理过程，用户选择待分类归档的照片并指定要挑选的人物对象后将照片发送到服务器，服务器利用训练好的识别模型对接收到的照片进行分类，并返回相应标签给客户端，客户端根据返回的标签对相应照片进行分类保存。本发明使用深度学习模型对用户照片进行人脸识别并分类管理，准确率高、速度快，节省手动整理的时间，操作体验良好。

主权项

一种基于深度学习人脸识别的照片管理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、在服务器上进行深度人脸识别模型的训练：S1.1、采集用于训练的人物照片并根据不同人物进行分类；S1.2、对S1.1采集到的人物照片进行人脸检测得到直接训练数据；S1.3、利用深度学习方法对S1.2得到的直接训练数据进行训练得到人脸识别模型；S2 在PC主机上进行人物照片自动归类管理：S2.1、在PC主机上收集待分类照片；S2.2、将S1.1中收集的待分类照片发送到服务器中；S2.3、服务器利用S1.3中训练好的识别模型对接收到的照片进行逐张分类并向PC主机返回其对应的标签；S2.4、PC主机根据收到的服务器返回的标签将待分类照片归档入不同文件夹中。