[发明专利]使用统计相关性模型的关键点引导的人类属性识别在审
| 申请号： | 201780095037.9 | 申请日： | 2017-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN111133438A | 公开（公告）日： | 2020-05-08 |
| 发明（设计）人： | 胡平;姚安邦;韦嘉;蔡东琪;陈玉荣 | 申请（专利权）人： | 英特尔公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 上海专利商标事务所有限公司 31100 | 代理人： | 黄嵩泉;何焜 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 提供了用于基于神经网络的、由解剖学关键点和统计相关性模型引导的人类属性识别的技术。属性包括可以从图像可见地标识或推断的特性，诸如性别、发型、着装风格等。根据实施例实现这些技术的方法包括对人类图像应用属性特征提取(AFE)卷积神经网络(CNN)以基于该图像生成属性特征图。方法进一步包括对人类图像应用关键点引导的提议(KPG)CNN以基于相关联的解剖学关键点生成图像的所提议的分层区域。方法进一步包括：使用CNN组合层生成人类属性的识别概率，该CNN组合层合并属性特征图、所提议的分层区域、以及统计相关性模型(SCM)，统计相关性模型提供属性特征图中的特征与所提议的分层区域之间的相关性。 | ||
| 搜索关键词： | 使用 统计 相关性 模型 关键 引导 人类 属性 识别 | ||
【主权项】：
暂无信息
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