[发明专利]一种基于深度互学习和知识传递的人脸属性识别方法在审
| 申请号： | 202010999031.8 | 申请日： | 2020-09-22 |
| 公开（公告）号： | CN112149556A | 公开（公告）日： | 2020-12-29 |
| 发明（设计）人： | 张立言;姚树婧 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 陈国强 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度互学习和知识传递的人脸属性识别方法，包括以下步骤：准备人脸数据集；对人脸数据集中的每张人脸图像进行随机图像翻转，分别作为两个模型Net1和Net2的输入，构建深度卷积神经网络迁移模型B_Net1和B_Net2，提取多属性之间的共享特征；为两个模型中的易识别任务搭建相同的属性预测网络S_Net，在属性的三个分组中均含有易识别任务属性和难识别属性；为两个模型中的难识别任务搭建相同的属性预测网络H_Net，在每个模型中，构建难识别任务子网络H_Net，与S_Net并行连接于B_Net。本发明解决了现有技术中存在的预测精度较低以及模型泛化能力不强的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 知识 传递 属性 识别 方法 | ||
【主权项】：
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