【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像识别，尤其涉及基于图神经网络的人脸亲属关系识别方法。
技术介绍
1、人脸亲属关系识别是一种应用人脸识别技术来识别和判断人物之间亲属关系的方法。该方法主要通过比对两个人脸之间的相似度来进行亲属关系的判定，人脸识别技术经过进一步的发展，不仅可以应用于人脸识别系统，还可以应用于其他方面，比如检索图像中是否有人脸、视觉检测等。在人脸亲属关系识别中，一般采用深度学习算法来提取人脸特征，然后通过比较不同人脸之间的特征相似性来进行亲属关系的判定。
2、中国专利公开号：cn105005774b，公开了一种基于卷积神经网络的人脸亲属关系识别方法及装置，主要用于根据人脸图像进行亲属关系识别等领域。所述方法包括人脸识别、人脸关键点位置切分、人脸区域位置切分、卷积神经网络建立及训练、亲属关系识等。所述方法提出的卷积神经网络具有强大的提取亲属关系特征的功能，对于输入图片具有较强的鲁棒能力。该方法提出的基于人脸关键点以及人脸不同区域特征的卷积神经网络方法，实现了更好的亲属识别功能。该方法可以获得优于传统基于人脸的亲属关系识别效果。由此...
【技术保护点】
1.一种基于图神经网络的人脸亲属关系识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于图神经网络的人脸亲属关系识别方法，其特征在于，确定所述第一对应映射特征长度的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的基于图神经网络的人脸亲属关系识别方法，其特征在于，所述第一对应映射特征长度通过所述人脸亲属关系识别过程的平均错误量与所述预设第二错误量的差值确定。
4.根据权利要求3所述的基于图神经网络的人脸亲属关系识别方法，其特征在于，所述人脸亲属关系识别过程的平均错误量的计算公式为：
5.根据权利要求4所述的基于图神经网络...
【技术特征摘要】
1.一种基于图神经网络的人脸亲属关系识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于图神经网络的人脸亲属关系识别方法，其特征在于，确定所述第一对应映射特征长度的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的基于图神经网络的人脸亲属关系识别方法，其特征在于，所述第一对应映射特征长度通过所述人脸亲属关系识别过程的平均错误量与所述预设第二错误量的差值确定。
4.根据权利要求3所述的基于图神经网络的人脸亲属关系识别方法，其特征在于，所述人脸亲属关系识别过程的平均错误量的计算公式为：
5.根据权利要求4所述的基于图神经网络的人脸亲属关系识别方法，其特征在于，确定所述病毒攻击测试的病毒类型的数量的步骤包括：
6.根据权利要求5所述的基于图神经网络的人脸亲属关系识别方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘戈杰，郝磊，郭志扬，
申请(专利权)人：上海栈略数据技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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