[发明专利]一种基于集成卷积神经网络的性别识别方法在审
| 申请号： | 201610592246.1 | 申请日： | 2016-07-25 |
| 公开（公告）号： | CN106295507A | 公开（公告）日： | 2017-01-04 |
| 发明（设计）人： | 文贵华;吴泽银 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司44245 | 代理人： | 郑浦娟 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于集成卷积神经网络的性别识别方法，步骤如下：S1、首先随机组合形成若干个新的训练数据集，然后选取出M个经过上述新的训练数据集训练得到的卷积神经网络分类器作为基分类器；S2、获取待测人脸图像；S3、在测试时，将待测人脸图像分别输入步骤S1获取到的M个基分类器，然后融合M个基分类器输出的性别类别，获得最终的一个性别类别。本发明通过随机得到新的训练数据集训练得到的卷积神经网络分类器作为基分类器，然后将待测人脸图像输入至M个基分类器，最后融合M个基分类器输出的性别类别，获得最终的一个性别类别，具有识别准确率高、减少人脸图象的性别特征提取对人的依赖性以及应用广泛的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 集成 卷积 神经网络 性别 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于集成卷积神经网络的性别识别方法，其特征在于，步骤如下：S1、首先随机组合形成若干个新的训练数据集，然后选取出M个经过上述新的训练数据集训练得到的卷积神经网络分类器作为基分类器；S2、获取待测人脸图像；S3、在测试时，将待测人脸图像分别输入步骤S1获取到的M个基分类器，然后融合M个基分类器输出的性别类别，获得最终的一个性别类别。
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