[发明专利]基于卷积神经网络的人脸图像性别识别模型及识别方法有效
| 申请号： | 201911175072.9 | 申请日： | 2019-11-26 |
| 公开（公告）号： | CN110956116B | 公开（公告）日： | 2023-09-29 |
| 发明（设计）人： | 阴紫微;陈淑荣 | 申请（专利权）人： | 上海海事大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/80;G06V10/77;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 上海元好知识产权代理有限公司 31323 | 代理人： | 张妍;周乃鑫 |
| 地址： | 201306 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种基于卷积神经网络的人脸图像性别识别方法及识别模型，双路深浅网络分别采用不同尺度的卷积核对图像进行特征提取，得到不同尺度、语义的特征，考虑到深层网络的计算量，在网络中加入Slice层和Eltwise层，极大地精简了模型也增强了特征响应，此外还引入了L‑Softmax Loss作为输出层，在简化网络反向传播计算量的同时有效调节了类间和类内距离，在保证准确度不损失的前提下，极大减少了计算机的运算量。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 图像 性别 识别 模型 方法 | ||
【主权项】：
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