[发明专利]一种基于卷积神经网络的表观年龄估计方法及装置在审
| 申请号： | 201610786723.8 | 申请日： | 2016-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN106384080A | 公开（公告）日： | 2017-02-08 |
| 发明（设计）人： | 李青海;简宋全;侯大勇;邹立斌;窦钰景 | 申请（专利权）人： | 广州精点计算机科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 北京隆源天恒知识产权代理事务所(普通合伙)11473 | 代理人： | 闫冬 |
| 地址： | 510630 广东省广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于卷积神经网络的表观年龄估计方法，其包括步骤a，人脸检测，确定人脸图片大小；步骤b，图像预处理，在训练集上计算每个像素的RGB均值；步骤c，将每个像素的RGB均值输入到多卷积层；步骤d，池化层，进行池化操作；步骤e，进入全连接层，将相邻两层通过权值全连接；步骤f，使用softmax loss函数深度监督结构；步骤g，采用延时反向传导减少信息丢失；步骤h使用hinge loss函数进行回归监督，减少信息丢失；步骤i概率矩阵。这样，通过采用softmax loss函数进行深度监督结构；延时传导机制减少传导层来减少信息损失；hinge loss模块减少传导层，减少了信息丢失；采用SVR中的支持向量能够找到更好的分界面，使得分类平面更优，泛化能力更强。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 表观 年龄 估计 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于卷积神经网络的表观年龄估计方法，其特征在于，包括：步骤a，人脸检测，确定人脸图片大小；步骤b，图像预处理，在训练集上计算每个像素的RGB均值；步骤c，将每个像素的RGB均值输入到多卷积层；步骤d，进入池化层，进行池化操作；步骤e，进入全连接层，将相邻两层通过权值全连接；步骤f，使用softmax loss函数深度监督结构；步骤g，采用延时反向传导减少信息丢失；步骤h：使用hinge loss函数进行回归监督，减少信息丢失；步骤i：概率矩阵。
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