【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机视觉，具体涉及到一种基于平均特征匹配的生成对抗网络的人脸识别方法。
技术介绍
1、在计算机视觉中，人脸图像是一个重要的研究领域。构建有效的自然图像生成模型是其中的关键问题之一，通过潜在参数的变化生成多样化且逼真的图像，以捕捉底层数据分布。近年来，生产对抗网络模型的发展推动了一系列深度生成模型的进展，这得益于深度网络在学习表示方面的能力。
2、计算机视觉运用平均特征匹配进行图像处理和特征匹配。首先，通过对多个特征点的位置进行平均，可以减少单个特征点的不精确性或错误匹配对结果的影响，提高匹配的准确性。其次，平均特征匹配能够提供更准确的特征位置估计，通过计算特征点的平均位置，可进一步提高数据精确度，对于目标检测、物体识别和姿态估计等任务非常重要。此外，平均特征匹配还具有高效性，能够减少计算量，特别适用于处理大规模数据集或实时应用。但单纯的运用平均特征匹配进行图像处理和特征匹配对细粒度的人脸图片的处理效果仍然有待提升。
技术实现思路
1、为了解决现有技术中存在的上述...
【技术保护点】
1.一种基于平均特征匹配的生成对抗网络的人脸识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建基于平均特征匹配的生成对抗网络包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用条件图像生成的平均特征匹配对生成器网络进行训练包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于平均特征匹配的生成对抗网络的人脸识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建基于平均...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋文豪，舒蕾，谢娜娜，曾海霞，
申请(专利权)人：重庆航天职业技术学院，
类型：发明
国别省市：
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