[发明专利]一种基于迁移学习的人脸属性分析方法有效
| 申请号： | 201810702472.X | 申请日： | 2018-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN109325398B | 公开（公告）日： | 2020-10-09 |
| 发明（设计）人： | 陆生礼;庞伟;向家淇;周世豪;杨文韬;泮雯雯 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 熊玉玮 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于迁移学习的人脸属性分析方法，属于计算推算的技术领域，尤其涉及识别人脸属性的计算机视觉技术领域。本发明在多属性预测网络上联合训练样本集以预测特征属性，将收敛的多属性预测网络迁移到主属性预测网络，继续训练主属性预测网络并微调参数直至主属性预测网络的损失函数收敛，所述主属性包含但不限于基于逻辑回归的人脸属性以及基于线性回归的人脸属性的主属性，既防止了局部极小，又避免了任务过于复杂导致的精度降低，在实际应用中更加精确灵活。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 迁移 学习 属性 分析 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于迁移学习的人脸属性分析方法，其特征在于，在多属性预测网络上联合训练样本集以预测特征属性，将收敛的多属性预测网络迁移到主属性预测网络，继续训练主属性预测网络并微调参数直至主属性预测网络的损失函数收敛，所述主属性包含但不限于基于逻辑回归的人脸属性以及基于线性回归的人脸属性的主属性。
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