[发明专利]人脸特征预测方法及装置有效
| 申请号： | 201711326163.9 | 申请日： | 2017-12-13 |
| 公开（公告）号： | CN108154092B | 公开（公告）日： | 2022-02-22 |
| 发明（设计）人： | 陈志军 | 申请（专利权）人： | 北京小米移动软件有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V30/19;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京博思佳知识产权代理有限公司 11415 | 代理人： | 林祥 |
| 地址： | 100085 北京市海淀区清河*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开是关于一种人脸特征预测方法及装置，所述方法用于人工智能设备，包括：确定用于预测人脸特征的人脸图片对应的卷积神经网络CNN向量；根据所述CNN向量确定所述人脸图片所属的CNN类，所述CNN类是CNN模型中预先聚类得到的K个类中的一个，且K个类中的每个类对应着各自的卷积层，K为大于等于1的正整数；根据所述CNN类对应的卷积层计算所述CNN类所对应的卷积参数，得到所述人脸特征的预测结果。因此，本公开可以提高人脸特征预测的准确度，还可以提高用户满意度。 | ||
| 搜索关键词： | 特征 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种人脸特征预测方法，其特征在于，所述方法用于人工智能设备，包括：确定用于预测人脸特征的人脸图片对应的卷积神经网络CNN向量；根据所述CNN向量确定所述人脸图片所属的CNN类，所述CNN类是CNN模型中预先聚类得到的K个类中的一个，且K个类中的每个类对应着各自的卷积层，K为大于等于1的正整数；根据所述CNN类对应的卷积层计算所述CNN类所对应的卷积参数，得到所述人脸特征的预测结果。
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