[发明专利]基于双向长短期记忆网络的人脸属性识别方法及系统有效
| 申请号： | 201810921302.0 | 申请日： | 2018-08-14 |
| 公开（公告）号： | CN109190514B | 公开（公告）日： | 2021-10-01 |
| 发明（设计）人： | 程建;刘三元;苏炎洲;刘济樾;李灿 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 成都弘毅天承知识产权代理有限公司 51230 | 代理人： | 邹敏菲 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于双向长短期记忆网络的人脸属性识别方法及系统，该人脸属性识别方法包括：获取人脸图像数据集；将获取的人脸图像数据集进行图像预处理后，生成人脸图像训练集；构建基于双向长短期记忆网络的深度神经网络，将人脸图像训练集作为输入对所述深度神经网络进行训练，得到深度神经网络模型；将待识别的测试图像输入至训练好的深度神经网络模型进行人脸属性识别。本发明通过改进卷积神经网络，并增加双向长短期记忆网络构建深度神经网络，利用长短期记忆网络对于序列相关性的建模能力，学习不同任务得到的人脸属性特征之间的相关性和特异性，从而提高人脸属性识别的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 双向 短期 记忆 网络 属性 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于双向长短期记忆网络的人脸属性识别方法，其特征在于，包括：S1、获取人脸图像数据集；S2、将获取的人脸图像数据集进行图像预处理后，生成人脸图像训练集；S3、构建基于双向长短期记忆网络的深度神经网络，将人脸图像训练集作为输入对所述深度神经网络进行训练，得到深度神经网络模型；S4、将待识别的测试图像输入至训练好的深度神经网络模型进行人脸属性识别。
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