[发明专利]基于平均脸特征的性别检测方法有效
| 申请号： | 201410720504.0 | 申请日： | 2014-12-01 |
| 公开（公告）号： | CN104463243B | 公开（公告）日： | 2017-09-29 |
| 发明（设计）人： | 沈飞;谢衍涛 | 申请（专利权）人： | 中科创达软件股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/66 | 分类号： | G06K9/66;G06K9/46 |
| 代理公司： | 北京华夏正合知识产权代理事务所(普通合伙)11017 | 代理人： | 韩登营,张焕亮 |
| 地址： | 100191 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供基于平均脸特征的性别检测方法，包括学习步骤和检测步骤学习步骤包括A、对人脸图像数据库进行分类，并计算各类人脸图像的平均脸；B、将所述各平均脸数据配置为卷积神经网络的输出层、各平均脸所属类别下的人脸数据集中的人脸各位置配置为卷积神经网络的输入层，对卷积神经网络进行学习；C、将所述卷积神经网络的输出层作为性别分类层的输入层，不同性别作为性别分类层的输出层，对性别分类层进行学习；检测步骤包括将待检人员的人脸图像输入学习后的卷积神经网络，由性别分类层输出性别。基于卷积神经网络对平均的脸约束学习得到平均脸的特征表达，有效的解决现有的经典的人工设计的特征的局限性，实现性别的准确识别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 平均 特征 性别 检测 方法 | ||
【主权项】：
基于平均脸特征的性别检测方法，其特征在于，包括学习步骤和检测步骤：所述学习步骤包括：A、对人脸图像数据库进行分类，并计算各类人脸图像的平均脸；B、将所述各平均脸数据配置为卷积神经网络的输出层、各平均脸所属类别下的人脸数据集中的人脸各位置配置为卷积神经网络的输入层，对卷积神经网络进行学习；C、将所述卷积神经网络的输出层作为性别分类层的输入层，不同性别作为性别分类层的输出层，对性别分类层进行学习；所述检测步骤包括：将待检人员的人脸图像输入学习后的卷积神经网络，由性别分类层输出性别。
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