[发明专利]一种基于人脸属性的人脸画像识别方法有效
| 申请号： | 201810615517.X | 申请日： | 2018-06-14 |
| 公开（公告）号： | CN109145704B | 公开（公告）日： | 2022-02-22 |
| 发明（设计）人： | 高新波;王楠楠;刘德成;李洁;彭春蕾;朱明瑞;曹兵;马卓奇;辛经纬;郝毅 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06F16/583 |
| 代理公司： | 西安嘉思特知识产权代理事务所(普通合伙) 61230 | 代理人： | 王海栋 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于人脸属性的人脸画像识别方法，包括：获取训练样本集和测试样本集；利用所述训练样本集训练深度人脸属性表示模型；利用训练后的所述深度人脸属性表示模型获取所述测试样本集的人脸属性表示特征；利用所述人脸属性表示特征进行相似度计算以对所述测试样本集中的第二人脸画像进行识别。本发明的识别方法使用深度人脸属性表示模型对人脸画像和照片进行特征提取，克服现有技术进行人脸画像编码和照片编码时，编码特征信息没有考虑人脸属性信息的问题，使得本发明能够通过获取人脸的属性信息从而使得识别准确率更高，且对人脸画像的可分辨性更强。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 属性 画像 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于人脸属性的人脸画像识别方法，其特征在于，包括：获取训练样本集和测试样本集；利用所述训练样本集训练深度人脸属性表示模型；利用训练后的所述深度人脸属性表示模型获取所述测试样本集的人脸属性表示特征；利用所述人脸属性表示特征进行相似度计算以对所述测试样本集中的第二人脸画像进行识别。
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