[发明专利]基于多任务对抗生成网络的强化人脸属性识别方法及系统有效
| 申请号： | 201710537200.4 | 申请日： | 2017-07-04 |
| 公开（公告）号： | CN107392118B | 公开（公告）日： | 2020-04-03 |
| 发明（设计）人： | 简仁贤;杨闵淳;许世焕;张惠棠 | 申请（专利权）人： | 竹间智能科技（上海）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 北京酷爱智慧知识产权代理有限公司 11514 | 代理人： | 任媛 |
| 地址： | 200233 上海市浦东新区自由贸*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供的基于多任务对抗生成网络的强化人脸属性识别方法及系统，方法为：获取多属性目标输入矢量和人脸输入影像信息；对多属性目标输入矢量和人脸输入影像信息进行矢量分析，得到多属性描述矢量；对多属性描述矢量的属性数值进行判断，当属性数值不为零时，按照属性数值进行影像生成；将多属性描述矢量和人脸输入影像信息输入预先建立的多属性生成模型，按照属性排列顺序对人脸输入影像信息进行属性设置，得到目标人脸图像。本发明在多属性的人脸资料的标注在十分有限的情况下，透过多任务的对抗生成网络做辅助资料的扩展，建立多属性生成模型进行人脸属性的识别，提升原有传统深度学习模型的学习能力，提高人脸属性的识别速和准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 任务 对抗 生成 网络 强化 属性 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于多任务对抗生成网络的强化人脸属性识别方法，其特征在于，包括：步骤S1，获取多属性目标输入矢量和人脸输入影像信息；步骤S2，对所述多属性目标输入矢量和人脸输入影像信息进行矢量分析，得到多属性描述矢量；步骤S3，对所述多属性描述矢量的属性数值进行判断，当属性数值不为零时，按照所述属性数值进行影像生成；步骤S4，将所述多属性描述矢量和人脸输入影像信息输入预先建立的多属性生成模型，按照属性排列顺序对所述人脸输入影像信息进行属性设置，得到目标人脸图像，所述多属性生成模型通过对抗生成网络学习法建立。
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