[发明专利]人脸关键属性识别方法、系统、存储介质及计算机设备在审
| 申请号： | 202210888516.9 | 申请日： | 2022-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN114998976A | 公开（公告）日： | 2022-09-02 |
| 发明（设计）人： | 钱文彬;舒文豪 | 申请（专利权）人： | 江西农业大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/82;G06V10/26;G06N3/08;G06N3/04;G06T3/40 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 何世磊 |
| 地址： | 330045 江西省南昌*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明提供一种人脸关键属性识别方法、系统、存储介质及计算机设备，该方法包括：获取模糊图像数据集，并将模糊图像数据集输入至已训练的生成式对抗神经网络模型中进行超分辨率重建，以得到重建后的超分辨率图像；对重建后的超分辨率图像进行数据预处理，以得到对应的人脸图像；将人脸图像分别输入至多个卷积神经网络中，以使各卷积神经网络分别预测出人脸图像中的多个关键属性，并将各关键属性进行统一输出。本发明能够还原出清晰真实的人脸图像，缓解因人脸图像模糊带来的影响，从而保障人脸属性识别的正确性，极大程度上降低了模型对设备配置的要求，节约了不必要的成本开支，同时提高了检测识别的鲁棒性和准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 关键 属性 识别 方法 系统 存储 介质 计算机 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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