一种基于多任务学习的人脸图像种族和性别识别方法.pdf
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一种基于多任务学习的人脸图像种族和性别识别方法.pdf
一种基于多任务学习的人脸图像种族和性别识别方法,该方法涉及数字图像处理、模式识别、计算机视觉、生理学等技术领域,用于解决多种场合下基于静态图像或视频图像的人脸图像种族和性别识别问题。多任务学习方法是一种通过相关任务学习来提高学习性能的学习方法,既可以区分任务间学习的差异性,也可以共享任务间相关特征,通过相关性来提高学习能力,缓解高维小样本过学习问题。将多任务学习方法引入人脸图像种族和性别识别中,以不同语义作为不同任务,提出基于语义的多任务特征选择,应用于种族和性别识别,能显著提高学习系统的泛化能力和识别效
基于人脸图像的性别识别方法及装置.pdf
本发明公开一种基于人脸图像的性别识别方法及装置,该方法包括:通过预置的深度卷积神经网络中先验模型,对目标人脸图像进行性别分类判别,得到该目标人脸图像对应的性别判别结果,通过比对该目标人脸图像的特征与图像样本的特征之间的余弦相似度,得到该目标人脸图像对应的余弦比对结果,将该性别判别结果和该余弦比对结果进行贝叶斯分类器运算,得到该人脸图像中对象的性别,这样在复杂的成像情况下,通过对人脸图像中各关键部位重新进行拼接,并将深度卷积神经网络判别和图像的特征比对相结合,能够利用人脸各关键部位区域的特征、深度纹理、边缘
基于人脸图像的性别识别方法及装置.pdf
本发明公开了一种基于人脸图像的性别识别方法及装置,该方法包括:通过预置的深度卷积神经网络中先验模型,对待识别人脸图像进行性别分类的判别,并得到性别判别结果,若该性别判别结果的概率值大于预置概率值,则确定该性别判别结果中判别出的性别为该待识别人脸图像所描绘的人物的性别;若该性别判别结果的概率值小于该预置概率值,则通过该待识别人脸图像的特征与人脸图像样本的特征之间的余弦相似度比较,识别该人脸图像所描绘的人物的性别,其中该人脸图像样本为整体人脸的图像样本,这样在复杂的成像情况下,将深度卷积神经网络和图像的特征比
一种基于人脸图像的身份识别方法.pdf
本方法公开了一种基于人脸图像的身份识别方法,该方法为采集的图片进行图片大尺寸、图片存储格式预处理,使图片尺寸小于等于1000*1000像素;图片存储格式转换为浮点数;将经过预处理的图片输入3层级联深度网络进行处理,得到人脸与人脸特征点的位置;根据人脸与人脸特征点位置,以人的两眼处于同一水平线为目标,对整张图片进行旋转并矫正人脸角度,截取保留人脸部分;对经过步骤(3)的人脸部分进行深度特征提取,并将其与预存人脸深度特征进行比对,进而判断当前人脸的身份。本发明方法全程自动处理并且多角度人脸处理方面具有不错的鲁
一种基于多任务学习的天气识别方法及系统.pdf
本发明公开了一种基于多任务学习的天气识别方法及系统,包括:将获取的目标图像输入至用于天气识别的卷积神经网络模型的共享卷积层,以获取共享天气特征;将所述共享天气特征输入至所述卷积神经网络模型的天气对象分割任务框架中进行天气对象的分割,以获取天气对象分割结果;将所述天气对象分割结果和共享天气特征输入至所述卷积神经网络模型的天气分类任务框架中进行天气分类,获取天气标签;根据所述天气对象分割结果和天气标签确定针对所述目标图像识别出的天气状态信息。本发明通过建立多任务深度学习框架,可以在共享层提取到共享天气特征,并