[发明专利]一种基于深层对抗网络的视频人体属性识别方法在审
| 申请号： | 201710835080.6 | 申请日： | 2017-09-15 |
| 公开（公告）号： | CN107633223A | 公开（公告）日： | 2018-01-26 |
| 发明（设计）人： | 夏春秋 | 申请（专利权）人： | 深圳市唯特视科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 518057 广东省深圳市高新技术产业园*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提出了一个深层架构，用于在监视视频中检测人的属性(如性别，种族，服装…)。通过混合神经网络的能力和基于部分的方法，对图像中的对象进行分解预测，赋予其鲁棒性，使用加权损失进行训练，获得属性预测得分，重建网络，使架构对闭塞具有鲁棒性，消除障碍物，利用鉴别器网络对闭塞图像进行分类，最后利用超分辨率网络提高图像的分辨率，获得视频人体属性识别结果。本发明能够提高低分辨率图像的分辨率，处理遮挡问题，即使在分辨率差且存在强遮挡的情况下，也能有效地提取属性，使识别效率大大提高，适用于多种应用领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深层 对抗 网络 视频 人体 属性 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于深层对抗网络的视频人体属性识别方法，其特征在于，主要包括属性分类网络(一)；重建网络(二)；超分辨率网络(三)。
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