技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于深度卷积神经网络和证据K近邻的人脸核实方法，包括步骤：首先训练深度卷积神经网络提取人脸特征；然后选用N类人脸库通过深度卷积神经网络提取特征后求类中心点组成模板库和类最大边界距离；通过欧氏距离找到近邻M个近邻类，类内构造K个近邻证据，构造类内基本置信指派，使用D‑S规则进行证据融合，得到类的总的置信指派；类间融合使用PCR5规则处理冲突，最后转化成各个模式类别的pignistic概率，使用融合规则和所设立的分类规则来判断识别目标的类别。本发明针对人脸提出一套近邻证据构造和融合算法，相对于KNN在准确度和实时性上都有微小提升，可运用于身份认证，公共安全等领域。
技术研发人员：傅予力;黄志建;吴小思;张隆琴
受保护的技术使用者：华南理工大学
技术研发日：2017.06.13
技术公布日：2017.11.10