[发明专利]基于多任务迁移的人脸美丽预测方法及装置

权利要求书

1.基于多任务迁移的人脸美丽预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

对多个任务进行基于图结构的相似性度量，得到多个所述任务间的最佳组合，其中多个所述任务包括为人脸美丽预测的主任务以及若干个对人脸美丽因素识别的辅助任务；

基于所述最佳组合构建人脸美丽预测模型，其中所述人脸美丽预测模型包括用于提取多个所述任务的共享图像特征的特征共享层；将现有的大型人脸图像网络的特征参数迁移至所述人脸美丽预测模型的特征共享层；

输入训练用人脸图像对所述人脸美丽预测模型预训练；

输入待测人脸图像至训练好的所述人脸美丽预测模型，得到人脸识别结果；

其中，所述对多个任务进行基于图结构的相似性度量，得到多个所述任务间的最佳组合包括以下步骤：

对多个所述任务的每个任务分别构建特定网络并进行训练得到每个任务的特征表达E_S(I)；

对多个所述特定网络的顶点和路径进行匹配以构建多个所述任务间的迁移网络；

度量多个所述任务间的任务紧密度，所述任务紧密度的计算方式为：D_s→t＝argmin_θE_I∈D[L_t(D_θ(E_s(I)),f_t(I))I,式中I是输入，D是数据集，f_t(I)是第t个输入I的真实值，L_t是真实值与预测值之间的损失，E_IeD表示期望值；

计算多个所述任务间的关联矩阵，所述关联矩阵中的每个元素为

构建一个有向无环图结构，将每个任务作为图结构的节点，将所述关联矩阵作为图结构的监督值，通过最小化监督预算来寻求最优的路径，得到多个所述任务间的最佳组合。

2.根据权利要求1所述的基于多任务迁移的人脸美丽预测方法，其特征在于，所述人脸美丽预测模型还包括用于预处理训练用人脸图像和待测人脸图像的预处理层，用于提取多个所述任务的独立特征的独立特征提取层，用于融合独立特征和与每个任务对应的几何特征、纹理特征的特征融合层，以及分类层。

3.根据权利要求2所述的基于多任务迁移的人脸美丽预测方法，其特征在于，所述特征共享层根据所述最佳组合配置基础参数；在将所述特征参数迁移至所述特征共享层的步骤中，对比所述特征参数与所述基础参数，对与所述基础参数对应的特征参数进行迁移。

4.根据权利要求1－3任一项所述的基于多任务迁移的人脸美丽预测方法，其特征在于，所述辅助任务包括表情识别、性别识别和年龄识别，所述人脸识别结果包括与所述主任务对应的人脸美丽预测结果以及与所述辅助任务对应的表情识别结果、性别识别结果和年龄识别结果。