[发明专利]基于深度学习和多任务学习的人脸属性预测方法及装置在审
| 申请号： | 201510900079.8 | 申请日： | 2015-12-08 |
| 公开（公告）号： | CN105404877A | 公开（公告）日： | 2016-03-16 |
| 发明（设计）人： | 张伟;旷章辉 | 申请（专利权）人： | 商汤集团有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 北京中济纬天专利代理有限公司 11429 | 代理人： | 张晓霞 |
| 地址： | 中国香港新界沙田香港科学园科技*** | 国省代码： | 中国香港;81 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习和多任务学习的人脸属性预测方法及装置，该方法主要包括：收集人脸图片并标注对应多个属性的类别，形成一个训练数据集合；检测人脸，以及人脸关键点，并通过多个关键点对齐人脸；对类别中具有顺序的属性进行编码；构造一个深度神经网络；利用训练数据集合，训练深度神经网络，并部署训练得到的神经网络模型，最后利用神经网络模型，预测图片中的人脸属性。本发明通过对多个属性联合训练，只用一个深度网络可以同时预测多个属性，预测效果提高明显。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 任务 属性 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于深度学习和多任务学习的人脸属性预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1：收集人脸图片并标注对应的多个属性的类别，形成一个训练数据集合；S2：检测人脸，以及人脸关键点，通过多个关键点对齐人脸；S3：对类别中具有顺序性的属性进行编码；S4：构造一个深度神经网络；S5：利用步骤S1形成的训练数据集合，训练步骤S4中的深度神经网络，并部署训练得到的神经网络模型；S6：利用步骤S5中的神经网络模型，预测图片中的人脸属性。
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