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[发明专利]一种图像分析中更新性别分类器的方法及性别分类器-CN200910080683.5无效
发明人：王俊艳;黄英 -专利权人：北京中星微电子有限公司
申请日： 2009-03-25 - 公布日： 2009-08-19 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像分析中更新性别分类器的方法，所述方法包括以下步骤：对待测人脸图像进行特征提取，得到待测人脸图像的特征向量；利用性别分类器对得到的特征向量对应的性别进行识别，确定性别识别结果满足设定的置信度要求的特征向量；将性别识别结果满足设定的置信度要求的特征向量加入性别分类器的训练样本集中，得到更新后的训练样本集；利用更新后的训练样本集训练性别分类器，得到更新后的性别分类器。通过本发明，提高了性别分类器的自我训练能力，使性别识别的准确性更高、适应性更强。本发明还公开了一种性别分类器。
一种图像分析更新性别分类方法

[发明专利]一种基于预测概率知识蒸馏的性别分类方法和系统-CN202210556798.2在审
发明人：黄陶冶;王麒;陈帅斌;蒋泽飞 -专利权人：杭州登虹科技有限公司
申请日： 2022-05-19 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于预测概率知识蒸馏的性别分类方法和系统，方法包括：获取待预测图像，构建ResNet18网络作为教师主干网络，构建CNN网络作为学生网络；对教师网络配置性别分类器，并设置分类类别，构建教师网络分类器权值矩阵；对所述学生网络配置性别分类器，并设置和教师网络相同的分类类别，构建学生网络分类器权值矩阵；采用损失函数分别计算教师网络和学生网络的性别分类损失和性别蒸馏损失；获取所述教师网络和学生网络分别对输入待预测图像输出性别预测概率向量；根据所述性别预测概率向量、性别分类损失和性别蒸馏损失计算总蒸馏损失，通过梯度下降算法对教师网络和学生网络进行参数更新。
一种基于预测概率知识蒸馏性别分类方法系统

[发明专利]性别分类模型的生成方法、性别填充方法、终端及存储介质-CN201711176286.9在审
发明人：黄程波 -专利权人：深圳市金立通信设备有限公司
申请日： 2017-11-22 - 公布日： 2018-04-06 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明实施例公开性别分类模型的生成方法、性别填充方法、终端及存储介质，其性别分类模型的生成方法包括获取用户在多个业务中的性别数据集及其在多个应用程序中的行为数据集以生成目标矩阵表；根据目标矩阵表中的性别数据集筛选出多个业务的待训练用户，待训练用户包括在多个预设业务中均含有性别信息且性别信息相同的用户集合；将待训练用户在所述目标矩阵表中的性别数据集和行为数据集转换为训练性别分类模型的特征数据集，其中特征数据集包括训练数据集和测试数据集；根据训练数据集，采用决策树算法训练出性别分类模型；根据算法调优参数和测试数据集交叉验证性别分类模型，得到最优性别分类模型。
性别分类模型生成方法填充终端存储介质

[发明专利]基于视频用户性别分类的广告投放方法-CN201510436989.5在审
发明人：朱凯泉;章岑;房晓宇;潘柏宇;卢述奇 -专利权人：合一信息技术（北京）有限公司
申请日： 2015-07-23 - 公布日： 2015-11-18 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于视频用户性别分类的广告投放方法，属于互联网广告技术领域。为解决现有技术中排除一些区分性不大，但是其观看频率很高的节目，会使得性别分类模型覆盖率低，影响性别属性分类的准确性的问题提供一种基于视频用户性别分类的广告投放方法，包括以下步骤：步骤一：建立标签向量，步骤二：建立性别分类的模型，步骤三：确定待分类性别用户标签向量，步骤四：预测待分类性别用户性别，步骤五：广告分组及投放，用于互联网视频网站根据用户的性别属性做定向广告投放，尤其适用于视频量和用户量都很大的互联网视频网站
基于视频用户性别分类广告投放方法

[发明专利]判断观影用户性别的方法及影片推荐方法-CN201710472996.X在审
发明人：孔德文;朱秀萍 -专利权人：北京微影时代科技有限公司
申请日： 2017-06-20 - 公布日： 2017-11-10 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明的实施例公开一种判断观影用户性别的方法及影片推荐方法，涉及互联网领域，能够根据已知性别用户的观影记录判断未知性别用户的性别。所述方法包括根据已知性别用户的影片观看记录，计算每部影片的影片性别指数；从所有影片中筛选出满足预定筛选条件的影片作为特征影片；将各用户观看过的特征影片的影片性别指数的平均值作为该用户的用户性别指数；利用支持向量机算法对已知性别用户的用户性别指数进行训练，得到性别分类模型；将未知性别用户的用户性别指数代入所述性别分类模型中计算，得到性别分类结果值；判断所述性别分类结果值的正负，为正，则判断该用户为男性；为负，则判断该用户为女性。
判断用户性别方法影片推荐

[发明专利]一种代码作者性别确定方法、装置、设备和介质-CN202310826029.4在审
发明人：韩兰胜;付才;江帅;郭晓威;陈娟;刘泓玏;刘铭;邹德清 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2023-07-07 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种代码作者性别确定方法、装置、设备和介质，涉及计算机技术领域。先确定作为训练样本的代码以及对代码作者的标注性别，然后基于社会学和心理学中的性别差异，对代码的风格属性进行划分，确定训练样本对应各风格属性的性别统计信息，之后将各性别统计信息进行拼接并输入分类器中确定代码作者的预测性别，并以最小化预测性别与标注性别之间的偏差为优化目标对分类器进行训练，以通过训练后的分类器确定代码作者性别。本方案基于性别差异在代码写作中的表现，将代码中能够体现性别差异的风格属性对应的性别统计信息作为输入对分类器进行训练，使得训练后的分类器能够学习到代码中不同性别的风格属性特征，从而有效确定代码作者性别。
一种代码作者性别确定方法装置设备介质

[发明专利]自动性别识别系统及方法-CN201210195327.X无效
发明人：张宏俊;刘宁;杨进参;游浩泉;王作辉;林治强 -专利权人：上海汇纳网络信息科技有限公司
申请日： 2012-06-13 - 公布日： 2013-01-30 - 主分类号： G06K9/66 文献下载
摘要：本发明的目的在于公开一种自动性别识别系统及方法，它包括：性别分类器训练模块、图像获取模块、人脸检测与定位模块、预处理模块、特征提取模块及性别分类模块；所述图像获取模块、人脸检测与定位模块、预处理模块、特征提取模块和性别分类模块依次互相连接，所述性别分类模块与所述性别分类器训练模块互相连接。与现有技术相比，通过各个模块的协同工作，能对不同姿势、不同光照条件下的人脸提供准确地检测与定位人脸，并且准确地进行性别识别，实现本发明的目的。
自动性别识别系统方法

[发明专利]语料分类方法及装置-CN201611027175.7有效
发明人：张勇 -专利权人：北京云知声信息技术有限公司
申请日： 2016-11-17 - 公布日： 2020-02-07 - 主分类号： G10L15/08 文献下载
摘要：本发明是关于一种语料分类方法及装置，其中，方法包括：从语料数据库中提取出包含性别特证词的第一语料；将所述第一语料进行性别分类；根据接收到的分类标记命令，对所述语料数据库中的第二语料进行性别分类标记，其中，所述第二语料不同于所述第一语料；利用标记后的所述第二语料和libshortext)算法进行训练，得到性别分类模型；使用所述性别分类模型对所述语料数据库中除所述第一语料和所述第二语料之外的第三预料进行性别分类，以得到所述语料数据库对应的性别分类结果。通过该技术方案，可以在在保证语料分类的准确率的基础上，提高语料分类的效率，减少用户操作，从而提升用户的使用体验。
语料分类方法装置

[发明专利]分类模型训练方法及装置-CN201511020827.X在审
发明人：汪平仄;张涛;龙飞 -专利权人：小米科技有限责任公司
申请日： 2015-12-30 - 公布日： 2016-06-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开揭示了一种分类模型训练方法及装置，属于信息技术领域。分类模型训练方法包括：根据多个用户中每个用户的至少一项特征集合，获取每个用户的样本特征向量，确定每个样本特征向量所属用户的性别标识，根据每个样本特征向量和每个样本特征向量对应的性别标识进行训练，得到性别分类模型通过根据每个用户的至少一个样本短信确定每个用户的至少一项特征集合，获取每个用户的样本特征向量，确定每个样本特征向量所属用户的性别标识，对多个样本特征向量和每个样本特征向量对应的性别标识进行训练，得到性别分类模型，该性别分类模型可以用于性别分类，实现了根据用户样本短信确定用户性别的目的，增加了样本短信的信息量，提高了灵活性。
分类模型训练方法装置

[发明专利]商品性别分类方法、装置及电子设备-CN202011414577.9在审
发明人：黄于晏;李百川;钟媛媛 -专利权人：有米科技股份有限公司
申请日： 2020-12-04 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种商品性别分类方法、装置及电子设备，提取目标商品的商品信息，商品信息包括商品详情信息和商品参数信息；利用文本分类模型对商品详情信息进行处理，获得目标商品的性别分类的第一预测结果；利用决策树预测模型对商品参数信息进行处理，获得目标商品的性别分类的第二预测结果；基于第一预测结果和第二预测结果，计算得到目标商品的性别分类结果。本发明利用模型对商品性别分类进行预测，无需通过人工分析，提升了商品性别分类的处理效率，并且针对商品信息的不同属性利用不同的预测模型进行性别分类结果预测，最终根据不同模型的预测结果综合得到了目标商品的分类结果
商品性别分类方法装置电子设备

[发明专利]性别预测方法、装置、存储介质及电子设备-CN201711407326.6在审
发明人：陈岩;刘耀勇 -专利权人：广东欧珀移动通信有限公司
申请日： 2017-12-22 - 公布日： 2019-07-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种性别预测方法、装置、存储介质及电子设备，其中，本申请实施例获取已知性别用户使用电子设备的多维特征作为样本，并构建性别预测的样本集；根据特征对于样本集分类的基尼指数信息增益对样本集进行分类，以构建出相应的分类回归树模型，分类回归树模型的输出包括男性、或者女性；根据预测时间采集未知性别用户使用电子设备的多维特征作为预测样本；根据预测样本和分类回归树模型预测未知性别用户的性别。该方案可以准确地预测用户性别。
电子设备分类回归树性别预测样本集样本预测存储介质多维特征用户使用构建模型预测时间采集用户性别指数信息分类基尼申请男性女性输出

[发明专利]用于图像性别分类的神经网络训练方法及装置-CN202110589208.1在审
发明人：陈畅新;钟艺豪;李百川;李展铿 -专利权人：有米科技股份有限公司
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2021-08-24 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于图像性别分类的神经网络训练方法及装置，该方法包括：将训练图像集输入至特征提取网络模型进行特征提取，以得到图像轮廓特征信息；将所述训练图像集输入至第一性别分类网络模型，以得到图像性别特征信息；将所述图像轮廓特征信息与所述图像性别特征信息进行融合，得到图像融合特征信息；将所述图像融合特征信息输入至第二性别分类网络模型进行训练，直到收敛，得到目标神经网络模型；所述目标神经网络模型用于对输入图像的性别进行分类可见，本发明可以提高后续训练得到的网络模型的性别分类精确度，同时相对于现有的性别分类网络模型训练方法，本发明中的模型复杂大大降低，收敛速度更快，人力物力成本更低。
用于图像性别分类神经网络训练方法装置

[发明专利]指纹性别的分类方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202211437503.6在审
发明人：刘凤;肖延峰;孔哲;文嘉俊;王磊;沈琳琳 -专利权人：深圳大学
申请日： 2022-11-17 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06V40/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种指纹性别的分类方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：通过光学相关断层扫描的方式，获取指尖的三维图像，基于卷积神经网络，对三维图像进行特征提取，得到初始特征，并对初始特征进行展平处理，得到一维特征向量，将一维特征向量作为指纹图像特征，将指纹图像特征输入到训练好的指纹性别分类器中进行识别分类，得到指纹性别的分类结果，其中，训练好的指纹性别分类器为卷积神经网络模型，卷积神经网络模型包含性别预测分支和置信度评估分支采用本发明可提高性别分类的精准程度。
指纹性别分类方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]人脸属性识别的方法和系统-CN201310172492.8有效
发明人：熊鹏飞;刘海龙;陈波;刘严 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2013-05-10 - 公布日： 2014-11-12 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：所述方法包括：获取待测试的图像样本；获取所述图像样本中人脸的有效区域图像；抽取所述有效区域图像的纹理特征；依次根据种族分类器、性别分类器和年龄分类器，对所述有效区域图像的纹理特征进行种族、性别和年龄的分类，得到所述人脸的种族属性、性别属性和年龄属性。本发明通过种族分类器、性别分类器和年龄分类器实现了对人脸属性的识别。
属性识别方法系统

[发明专利]基于平均脸特征的性别检测方法-CN201410720504.0有效
发明人：沈飞;谢衍涛 -专利权人：中科创达软件股份有限公司
申请日： 2014-12-01 - 公布日： 2017-09-29 - 主分类号： G06K9/66 文献下载
摘要：本发明提供基于平均脸特征的性别检测方法，包括学习步骤和检测步骤学习步骤包括A、对人脸图像数据库进行分类，并计算各类人脸图像的平均脸；B、将所述各平均脸数据配置为卷积神经网络的输出层、各平均脸所属类别下的人脸数据集中的人脸各位置配置为卷积神经网络的输入层，对卷积神经网络进行学习；C、将所述卷积神经网络的输出层作为性别分类层的输入层，不同性别作为性别分类层的输出层，对性别分类层进行学习；检测步骤包括将待检人员的人脸图像输入学习后的卷积神经网络，由性别分类层输出性别基于卷积神经网络对平均的脸约束学习得到平均脸的特征表达，有效的解决现有的经典的人工设计的特征的局限性，实现性别的准确识别。
基于平均特征性别检测方法

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