[发明专利]一种基于组合深度网络的人脸属性识别方法和装置在审
| 申请号： | 201711498120.9 | 申请日： | 2017-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN108596011A | 公开（公告）日： | 2018-09-28 |
| 发明（设计）人： | 熊荔;张峰;张德 | 申请（专利权）人： | 中国电子科技集团公司信息科学研究院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京中知法苑知识产权代理事务所(普通合伙) 11226 | 代理人： | 常玉明;张兰海 |
| 地址： | 100000 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于组合深度神经网络的人脸属性识别方法，包括以下步骤：S1：对输入的人脸图像进行区域提取；S2：依据所述区域提取的结果，对人脸重要部位进行定位并提取相关区域，获取人脸区域特征以及人脸关键部位特征；S3：将所述区域提取的结果作为训练样本，标记每个人脸的真实年龄和性别，基于深度神经网络进行训练，输出年龄估计值和性别识别结果；S4：基于上述S2的输出的人脸区域特征以及眼睛与嘴唇局部区域特征，利用随机森林算法，分别输出表情与穿戴的预测概率，对于不同属性，将对应属性的概率相加，输出人脸表情与穿戴属性结果。此外本发明还提供了一种基于组合深度神经网络的人脸属性识别装置。 | ||
| 搜索关键词： | 人脸 区域提取 神经网络 输出 人脸区域 属性识别 穿戴 属性识别装置 方法和装置 关键部位 局部区域 年龄估计 人脸表情 人脸图像 随机森林 性别识别 训练样本 重要部位 概率 算法 相加 嘴唇 表情 预测 网络 | ||
【主权项】：
1.一种基于组合深度神经网络的人脸属性识别方法，包括以下步骤：S1：对输入的人脸图像进行区域提取；S2：依据所述区域提取的结果，对人脸重要部位进行定位并提取相关区域，获取人脸区域特征以及人脸关键部位特征；S3：将所述区域提取的结果作为训练样本，标记每个人脸的真实年龄和性别，基于深度神经网络进行训练，输出年龄估计值和性别识别结果；S4：基于上述S2的输出的人脸区域特征以及眼睛与嘴唇局部区域特征，利用随机森林算法，分别输出表情与穿戴的预测概率，对于不同属性，将对应属性的概率相加，输出人脸表情与穿戴属性结果。
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