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[发明专利]人脸属性识别方法、终端及存储介质-CN202111312411.0在审
发明人：龚小龙;罗富章;李山路;李希;朱光强;欧阳一村 -专利权人：盛视科技股份有限公司
申请日： 2021-11-08 - 公布日： 2022-01-21 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本申请提供了一种人脸属性识别方法、终端及存储介质，所述人脸属性识别方法包括：获取人脸图像；将所述人脸图像分别按照全局人脸属性以及多种局部人脸属性进行图像分类及预处理；设计初始人脸属性识别模型，将所述全局人脸属性训练数据集输入到全局人脸属性识别模型进行训练，得到最优全局人脸属性识别模型；分别将多个所述局部人脸属性训练数据集输入到所述局部人脸属性识别模型，并加载所述最优全局人脸属性识别模型的参数进行训练，得到多个最优局部人脸属性识别模型；将所述最优全局人脸属性识别模型以及多个所述最优局部人脸属性识别模型进行融合，得到最终人脸属性识别模型；本申请的人脸属性识别方法具有识别速度快以及识别精度高的特点。
属性识别方法终端存储介质

[发明专利]属性识别方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN201911295248.4在审
发明人：亢君莲 -专利权人：北京迈格威科技有限公司
申请日： 2019-12-16 - 公布日： 2020-05-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种属性识别方法、装置、电子设备及可读存储介质，旨在提高属性识别准确性。其中，所述属性识别方法包括：获得待识别图像的图像特征；将所述图像特征输入多个属性识别分支，以通过不同的属性识别分支对所述待识别图像的不同组属性分别进行识别；其中，每个属性识别分支对应一组属性，每组属性中的各个属性在被识别时，图像上对属性识别结果起决定作用的图像区域的位置相同或相近。
属性识别方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]人脸属性识别模型训练方法和装置、人脸属性识别方法和装置-CN202310117383.X在审
发明人：魏超 -专利权人：中科创达软件股份有限公司
申请日： 2023-01-30 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本申请公开了一种人脸属性识别模型训练方法和装置、人脸属性识别方法和装置。所述人脸属性识别模型训练方法包括：获取待训练人脸图像，待训练人脸图像中标注有多种人脸属性信息；利用人脸属性识别模型中的底层特征提取网络对待训练人脸图像进行特征提取，得到底层特征提取结果；利用人脸属性识别模型中的多个人脸属性识别网络分别对底层特征提取结果进行特征提取和识别，得到多个人脸属性识别结果；基于多个人脸属性识别网络各自的预设损失函数分别确定各个人脸属性识别结果的损失值，并利用各个人脸属性识别结果的损失值更新人脸属性识别模型的参数，得到训练后的人脸属性识别模型。本申请的人脸属性识别模型可以同时识别出多种人脸属性信息。
属性识别模型训练方法装置

[发明专利]人脸属性识别方法及装置、存储介质-CN201911272659.1有效
发明人：贺珂珂;杨思骞;葛彦昊;汪铖杰;李季檩 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-12-12 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本申请公开了一种人脸属性识别方法及装置、存储介质，属于计算机处理技术领域。该方法包括：根据第一初始识别模型和训练图像集，训练得到第一属性识别模型，根据第二初始识别模型和该训练图像集，训练得到第二属性识别模型，根据该第一属性识别模型训练该第二属性识别模型得到目标属性识别模型，将至少两种目标属性识别模型的输入单元合并为共享输入单元，使该共享输入单元与每个目标属性识别模型的识别单元连接，得到综合属性识别模型，将待识别人脸图像输入该综合属性识别模型，使该综合属性识别模型从该待识别人脸图像中识别出至少两种人脸属性。本申请有助于减小人脸属性识别过程的计算量，提高识别效率。
属性识别方法装置存储介质

[发明专利]基于多尺度自注意力属性定位的行人属性识别方法-CN202310460877.8在审
发明人：顾月薪;田建国;王协 -专利权人：杭州当虹科技股份有限公司
申请日： 2023-04-26 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度自注意力属性定位的行人属性识别方法，包括以下步骤：准备行人属性识别训练集，包括人体属性数据集及人脸属性数据集；设计基于多尺度自注意力属性定位的行人属性识别网络，训练人体属性识别模型与人脸属性识别模型；采用基于多任务学习的行人属性识别网络架构，主体网络参数共享，各属性采用独立分支进行识别；构建共享网络结构，以行人图像包括人体图像与人脸图像作为输入，输出各属性共享特征；设计基于多尺度自注意力的行人属性定位分支结构，以共享网络输出的属性共享特征作为各分支属性的输入，输出各分支属性所对应的属性特征；整合人体属性识别模型与人脸属性识别模型，融合输出行人属性特征。
基于尺度注意力属性定位行人识别方法

[发明专利]人脸属性识别方法及装置、电子设备及存储介质-CN201711214467.6在审
发明人：葛彦昊;李季檩;汪铖杰 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司;腾讯云计算（北京）有限责任公司
申请日： 2017-11-28 - 公布日： 2018-03-27 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种人脸属性识别方法及装置、电子设备及存储介质，属于模式识别技术领域。所述方法包括获取待识别的人脸图像；调用属性识别模型，将所述人脸图像输入所述属性识别模型，由所述属性识别模型对所述人脸图像进行前向计算，并按照属性的不同类型确定属性值，输出所述人脸图像的多个属性值，所述多个属性的属性值用于指示所述人脸图像的多个属性的识别结果；其中，所述属性识别模型基于多个样本人脸图像以及所述多个样本人脸图像的多个已知属性识别结果按照属性的不同类型进行训练得到。本发明考虑到了当属性分别为连续变量和定性变量的情况，提高了人脸属性识别中对连续变量的识别精度。
属性识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]人体属性识别模型训练方法、识别方法、装置及设备-CN202211196001.9有效
发明人：龙涛;杨恒;阮仕海;李汶松 -专利权人：深圳爱莫科技有限公司
申请日： 2022-09-29 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种人体属性识别模型训练方法、识别方法、装置及设备，涉及图像识别技术领域，解决了现有人体属性识别模型在训练过程中限制数据集的属性集必须与模型的属性集对齐的技术问题。该模型训练方法包括：针对任一数据集，将其属性集与模型属性集进行解耦，分别配置数据集与属性集的映射；多个数据集的属性集并集得到属性合集，构建多个属性识别器和初始识别模型；初始识别模型对多个数据集进行迭代训练，识别模型满足训练约束条件时，确定为人体属性识别模型；其中，输入初始识别模型的数据集数据，只在其映射的属性集对应的属性识别器中进行训练和识别。本发明能够同时使用多种包含不同属性集的数据集进行人体属性识别模型训练。
人体属性识别模型训练方法装置设备

[发明专利]一种目标识别方法及装置-CN202110968767.3在审
发明人：杨永涛;唐邦杰;潘华东;殷俊 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2021-08-23 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种目标识别方法及装置，由于目标识别模型至少包括：主属性识别分支、子属性识别分支和辅属性识别分支，使得在利用目标识别模型进行目标识别时，可以分别得到对应的识别结果，并且可以基于子属性识别结果和第二主属性识别结果，对第一主属性识别结果进行修正，最后采用修正后的第一主属性识别结果确定为待识别目标的属性特征，也即目标识别的最终结果为三个分支协同作用的结果；从而，通过辅属性识别分支，可以提升待识别目标的属性特征的识别效果，使得目标识别的最终结果更加可靠、准确，有利于消除难识别图像对整体识别效果的影响，提高了目标识别的准确性。
一种目标识别方法装置

[发明专利]对象属性识别方法、装置、设备及存储介质-CN202210167564.9在审
发明人：樊鹏 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-02-23 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本申请公开了一种对象属性识别方法、装置、设备及存储介质，可以应用于云技术、人工智能、智慧交通、车联网等各种场景，所述方法包括：获取待识别对象特征；基于对象属性识别模型，对待识别对象特征进行对象属性识别处理，得到待识别对象特征所对应的目标属性标签；其中，对象属性识别模型的训练方法包括：获取样本对象特征；基于预设网络对样本对象特征进行预训练，得到第一属性识别模型；基于第一属性识别模型以及第一输出结果，得到初始属性识别模型；基于目标函数更新初始属性识别模型的损失函数，训练得到对象属性识别模型。本申请的对象属性识别模型提高了对象属性的识别准确率。
对象属性识别方法装置设备存储介质

[发明专利]人体属性识别方法、系统、计算机设备及存储介质-CN202010138380.0在审
发明人：朱禹萌;陆进;陈斌;宋晨 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-03-03 - 公布日： 2020-07-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种人体属性识别方法，包括步骤：根据人体检出模型和属性识别模型对训练图像进行检测以得到人体图像坐标向量和人体属性向量；根据训练图像和人体图像坐标向量对初始属性识别神经网络进行训练以得到第一属性识别神经网络和多个特征矩阵；根据多个特征矩阵和人体属性向量对第一属性识别神经网络进行训练以得到第二属性识别神经网络；根据训练图像、人体图像坐标向量和人体属性向量对第二属性识别神经网络进行联合训练，以得到目标属性识别神经网络；根据目标属性识别神经网络对待识别图像进行识别，以得到待识别图像的人体属性值。通过本发明实施例，将人体检出任务和属性识别任务结合到一个神经网络模型中，以一个神经网络模型同时实现人体检出和属性识别，提高了人体属性识别的效率。
人体属性识别方法系统计算机设备存储介质

[发明专利]车辆多属性识别方法及系统-CN202110771219.1在审
发明人：李开;邹复好;方皓成 -专利权人：武汉魅瞳科技有限公司
申请日： 2021-07-07 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种车辆多属性识别方法及系统，该方法包括：创建多个单属性识别模型，每个所述单属性识别模型用于对车辆的一种属性进行识别；采用所述单属性识别模型对收集的样本车辆图像进行预标注，并基于预标注的所述样本车辆图像进行模型训练，获取训练好的多属性识别模型；采用所述多属性识别模型对待识别车辆图像进行识别，获取所述多属性识别模型输出的识别结果，所述识别结果包括多个车辆属性。本发明实施例使用开源数据进行单任务模型训练，完成真实场景采集数据的预标注功能，降低人工标注数据负担；使用统一框架完成车辆多种属性识别，简化属性识别结构，降低计算开销，提升车辆信息识别效率。
车辆属性识别方法系统

[发明专利]图像识别网络对抗训练方法及装置-CN201910287639.5在审
发明人：王塑;刘宇;李亮亮;杜佳慧 -专利权人：北京迈格威科技有限公司
申请日： 2019-04-11 - 公布日： 2019-08-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例涉及图像识别领域，尤其涉及一种图像识别网络对抗训练方法及装置。其中方法包括：获取图像识别网络，图像识别网络用于根据待测图像提取图像的特征向量；获取无关属性识别网络，无关属性识别网络用于根据特征向量识别待测图像的无关属性；对无关属性识别网络进行训练，使无关属性识别网络可以正确识别出待测图像的无关属性，之后根据无关属性识别网络的识别结果，训练图像识别网络，使所述无关属性识别网络根据训练后的所述图像识别网络提取的特征向量无法识别所述无关属性。通过本发明实施例，可使通过图像识别网络提取的特征向量中不包含与待测图像无关的属性特征，从而减小深度网络模型，提高识别性能。
属性识别图像识别网络待测图像特征向量对抗训练网络提取特征向量识别获取图像识别性能属性特征提取图像网络模型训练图像减小

[发明专利]基于弱监督和度量学习的行人属性识别方法-CN202110994829.8有效
发明人：谢晓华;彭其阳;杨凌霄;赖剑煌;冯展祥 -专利权人：中山大学
申请日： 2021-08-27 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于弱监督和度量学习的行人属性识别方法，包括：获取原始数据集；基于原始数据集中的属性标签信息训练属性感兴趣区域定位网络，得到训练完成的属性感兴趣区域定位网络；以训练完成的属性感兴趣区域定位网络的参数作为行人属性识别网络预训练参数，基于原始数据集对行人属性识别网络进行训练，得到训练完成的属性识别网络；输入待测图像并基于训练完成的属性识别网络进行属性识别，得到属性识别结果。本发明在行人属性识别上具备较好的性能。本发明可广泛应用于图像属性识别领域。
基于监督度量学习行人属性识别方法

[发明专利]车辆属性识别网络的训练方法、车辆属性识别方法及设备-CN202210474830.2在审
发明人：周子寒;舒梅 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2022-04-29 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本申请公开了一种车辆属性识别网络的训练方法、车辆属性识别方法及设备，该训练方法包括：获取车辆样本图像与关联属性标签，关联属性标签用于标识车辆样本图像中车辆的至少两种车辆属性的类别；基于车辆样本图像与关联属性标签，对车辆属性识别网络进行训练，得到训练后的车辆属性识别网络；其中，车辆属性识别网络用于将关联属性标签分离为至少两个单属性标签，对车辆样本图像、关联属性标签以及至少两个单属性标签进行处理，得到车辆样本图像的训练识别结果，并基于训练识别结果调整车辆属性识别网络的模型参数。通过上述方式，本申请能够提高车辆属性的识别精度和效率。
车辆属性识别网络训练方法设备

[发明专利]行人属性识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110369225.4有效
发明人：赵瑞林;周有喜 -专利权人：新疆爱华盈通信息技术有限公司
申请日： 2021-04-06 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本申请公开一种行人属性识别方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取待识别图像；将待识别图像输入预先训练的属性识别模型进行属性识别，得到对待识别图像的属性识别结果；预先训练的属性识别模型的训练步骤包括：建立原始属性识别模型，并获取样本数据；识别样本数据中各个人体显著部位；按照人体显著部位将样本图像分割，得到预设数量的显著部位图像；利用每个样本数据所有的显著部位图像训练原始属性识别模型，得到属性识别模型；通过在预先训练时，使用显著部位图像来训练原始属性识别模型，使得训练出的属性识别模型，能够仅对人体的各个显著部位进行识别，不会受到背景杂物、物体遮挡等影响，从而降低行混淆及误判的几率。
行人属性识别方法装置电子设备存储介质

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