技术总结
本发明实施例提供一种基于深度学习的美瞳识别方法及系统，该方法包括：获取待测对象的待测眼睛区域图像；获取待测眼睛区域图像的待测虹膜图像；对所述待测虹膜图像进行图像处理后，获取待测局部二值化图像；将待测局部二值化图像输入至深度学习网络模型，获取与待测眼睛区域图像相对应的待测对象识别结果；其中，深度学习网络模型是基于虹膜图像训练样本的样本图像以及对应的检测对象结果标签进行训练后得到的，检测对象结果标签是根据虹膜图像训练样本预先确定的，并与样本图像一一对应。本发明实施例提供的基于深度学习的美瞳识别方法及系统，有效的提高了美瞳检测的识别率和检验算法的鲁棒性。
技术研发人员：高俊雄;易开军;托马斯·费尔兰德斯;刘坤;蒋海岳;杨华
受保护的技术使用者：武汉虹识技术有限公司
技术研发日：2019.10.18
技术公布日：2020.03.24