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本发明公开了一种基于L1范数神经网络的人脸检索方法,利用L1范数的代价函数与毛孔训练样本可以得到神经网络,通过神经网络在检索库中检索与测试图像匹配的图像。由于基于LI范数的代价函数得到的神经网络中的参数已经确定,每次检索时不会根据测试图像不同重新定义参数,因此检索速度快,耗时很少,同时,基于L1范数确定的神经网络为深度学习的神经网络,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。本发明实施例还提供一种基于L1范数神经网络的人脸检索装置,同样可以实现上述技术效果。
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