[00040065]一种基于L1范数神经网络的身份验证方法及装置
技术详细介绍
本发明公开了一种基于L1范数神经网络的身份验证方法及装置，利用L1范数的代价函数与测试样本的特征描述子得到目标网络和目标全连接层后，将待验证图像与测试图像利用目标网络和目标全连接层进行匹配，最终得到两个图像的相似度，根据待验证图像与预存图像的相似度判断当前用户是否合法。由于基于LI范数的代价函数得到的目标网络中的参数是确定的，每次验证时不会根据测试图像的不同再重新定义参数，因此在下次匹配时，匹配速度快，耗时很少，同时，基于L1范数的代价函数确定的目标网络为深度学习的目标网络，因此有很强大的学习能力，能够充分地学习到测试图像特征信息，因此准确度很高。
