[发明专利]基于多任务卷积神经网络的人脸识别及属性分类方法有效
| 申请号： | 202010673471.4 | 申请日： | 2020-07-14 |
| 公开（公告）号： | CN111814706B | 公开（公告）日： | 2022-06-24 |
| 发明（设计）人： | 段贵多;罗光春;张栗粽;田玲;龚力;宋雪宁 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/80;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都希盛知识产权代理有限公司 51226 | 代理人： | 陈泽斌;何强 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及计算机视觉技术，其公开了一种基于多任务卷积神经网络的人脸识别及属性分类方法，在人脸识别任务和属性分类任务上同时达到较高的精确度。该方法包括以下步骤：S1、对人脸图像样本进行预处理；S2、通过设计的多任务卷积神经网络模型对预处理后的人脸图像样本提取出属性特征和人脸全局特征；S3、基于注意力机制计算不同属性与人脸识别任务的相关度，并根据相关度将属性特征融合进人脸特征中；S4、多任务卷积神经网络模型同时进行人脸识别任务和属性分类任务，并通过计算损失来训练优化模型；S5、利用优化后的模型对输入的人脸图像同时进行属性分类和人脸识别任务。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 任务 卷积 神经网络 识别 属性 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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