[发明专利]基于平均脸预学习的性别检测方法有效
| 申请号： | 201410720517.8 | 申请日： | 2014-12-01 |
| 公开（公告）号： | CN104408470B | 公开（公告）日： | 2017-07-25 |
| 发明（设计）人： | 沈飞;谢衍涛 | 申请（专利权）人： | 中科创达软件股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京华夏正合知识产权代理事务所(普通合伙)11017 | 代理人： | 韩登营,张焕亮 |
| 地址： | 100191 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明基于平均脸预学习的性别检测方法，包括学习步骤和检测步骤学习步骤A、对人脸图像数据库进行分类，计算各类人脸图像的平均脸；B、将所述各平均脸数据配置为卷积神经网络的输出层、各平均脸所属类别下的人脸数据集中的人脸各位置配置为卷积神经网络的输入层，对卷积神经网络进行预学习；C、用性别分类层替换卷积神经网络的输出层，并对所述卷积神经网络和所述性别分类层进行最终学习；检测步骤将待检人员的人脸图像输入学习后的卷积神经网络，由性别分类层输出性别。本发明避开一些比较差的次最优解，有效解决深度神经网路无法通过经典的学习方法一次得到比较好的模型的局限，通过预学习的步骤提高性别检测的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 平均 学习 性别 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于平均脸预学习的性别检测方法，其特征在于，包括学习的步骤和检测步骤：所述学习的步骤包括：A、对人脸图像数据库进行分类，并计算各类人脸图像的平均脸；B、将所述各类人脸图像的平均脸对应的数据配置为卷积神经网络的输出层、各类人脸图像的平均脸所属类别下的人脸数据集中的人脸各位置配置为卷积神经网络的输入层，对卷积神经网络进行预学习；C、用性别分类层替换卷积神经网络的输出层，并对所述卷积神经网络和所述性别分类层进行最终学习；所述检测步骤包括：将待检人员的人脸图像输入学习后的卷积神经网络，由性别分类层输出性别。
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