[发明专利]人脸属性检测方法、装置及电子设备有效
| 申请号： | 201710845691.9 | 申请日： | 2017-09-19 |
| 公开（公告）号： | CN109522775B | 公开（公告）日： | 2021-07-20 |
| 发明（设计）人： | 曾明 | 申请（专利权）人： | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 马敬;项京 |
| 地址： | 310051 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了人脸属性检测方法、装置及电子设备，其中，该人脸属性检测方法包括：获取待检测图像中的人脸区域；根据待检测图像中的人脸区域确定预先训练的深度学习模型的输入参数；将所确定的输入参数输入至预先训练的深度学习模型进行人脸属性检测，获得待检测图像中人脸区域的人脸属性，其中，预先训练的深度学习模型是：根据样本图像中人脸区域的关键点确定预设深度学习模型的输入参数并对预设深度学习模型进行训练得到的。通过本发明实施例提供的人脸属性检测方法、装置及电子设备，训练得到的深度学习模型的精准度更高，进而能够提高人脸属性检测的精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 属性 检测 方法 装置 电子设备 | ||
【主权项】：
1.一种人脸属性检测方法，其特征在于，包括：获取待检测图像中的人脸区域；根据所述待检测图像中的人脸区域确定预先训练的深度学习模型的输入参数；将所确定的输入参数输入至所述预先训练的深度学习模型进行人脸属性检测，获得所述待检测图像中人脸区域的人脸属性，其中，所述预先训练的深度学习模型是：根据样本图像中人脸区域的关键点，确定预设深度学习模型的输入参数并对所述预设深度学习模型进行训练得到的。
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