[发明专利]多任务学习深度网络的测试方法、设备及存储介质在审
| 申请号： | 201810615752.7 | 申请日： | 2018-06-14 |
| 公开（公告）号： | CN109101869A | 公开（公告）日： | 2018-12-28 |
| 发明（设计）人： | 李千目;练智超;侯君;朱虹;李良;宋佳 | 申请（专利权）人： | 深圳市博威创盛科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市威世博知识产权代理事务所(普通合伙) 44280 | 代理人： | 李庆波 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明实施例公开了多任务学习深度网络的检测方法、设备及存储介质。本发明实施例通过将待测图像输入二级级联卷积神经网络，输出所述待测图像中包含的第一待测人脸区域；将所述第一待测人脸区域输入多任务学习深度网络，从所述第一待测人脸区域中选择满足预设条件的第二待测人脸区域，输出对所述第二待测人脸区域进行人脸检测、特征点定位、特征点可见性预测以及性别识别的检测结果。本实施例利用二级级联卷积神经网络选择出待测图像中的待测人脸，进而提高多任务学习深度网络对人脸区域的识别精度，进而提高多任务学习深度网络中每个任务的检测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 人脸区域 任务学习 待测图像 卷积神经网络 存储介质 二级级联 网络 特征点定位 检测结果 人脸检测 性别识别 预设条件 输出 可见性 特征点 检测 人脸 测试 预测 | ||
【主权项】：
1.一种多任务学习深度网络的测试方法，其特征在于，包括：将待测图像输入二级级联卷积神经网络，输出所述待测图像中包含的第一待测人脸区域；将所述第一待测人脸区域输入多任务学习深度网络，从所述第一待测人脸区域中选择满足预设条件的第二待测人脸区域，输出对所述第二待测人脸区域进行人脸检测、特征点定位、特征点可见性预测以及性别识别的检测结果。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于深圳市博威创盛科技有限公司，未经深圳市博威创盛科技有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810615752.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
