[发明专利]基于多任务迁移的人脸美丽预测方法及装置有效
| 申请号： | 201910893827.2 | 申请日： | 2019-09-20 |
| 公开（公告）号： | CN110705407B | 公开（公告）日： | 2022-11-15 |
| 发明（设计）人： | 甘俊英;项俐;翟懿奎;麦超云;曾军英;应自炉 | 申请（专利权）人： | 五邑大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/774 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 孙浩 |
| 地址： | 529000 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于多任务迁移的人脸美丽预测方法及装置，实施了以下步骤，包括对多个任务进行基于图结构的相似性度量，得到多个所述任务间的最佳组合；基于最佳组合构建包含特征共享层的人脸美丽预测模型；将特征参数迁移至特征共享层；预训练人脸美丽预测模型；以及输入待测人脸图像至训练好的所述人脸美丽预测模型进行识别，达到了减少了深度学习任务的冗余度，减轻了网络训练的负担，提升网络分类识别的效率和精度的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 任务 迁移 美丽 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.基于多任务迁移的人脸美丽预测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n对多个任务进行基于图结构的相似性度量，得到多个所述任务间的最佳组合，其中多个所述任务包括为人脸美丽预测的主任务以及若干个对人脸美丽因素识别的辅助任务；/n基于所述最佳组合构建人脸美丽预测模型，其中所述人脸美丽预测模型包括用于提取多个所述任务的共享图像特征的特征共享层；/n将现有的大型人脸图像网络的特征参数迁移至所述人脸美丽预测模型的特征共享层；/n输入训练用人脸图像对所述人脸美丽预测模型预训练；/n输入待测人脸图像至训练好的所述人脸美丽预测模型，得到人脸识别结果。/n
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