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摘 要:本发明公开了一种基于深度卷积的人脸多属性联合估计模型构建方法,包括根据将不同数据库的人脸图像进行必要的归一化之后同时输入进行特征提取;利用不同的颜色空间体现图片不同颜色通道特征,利用不同特征算法对同一张人脸进行底层手动特征刻画;对深度卷积网络近全连接层的若干卷积层的卷积核参数以及全连接层的输出向量进行2范数距离的最小化约束,并在全连接层的损失函数中引入全连接层的均值和方差。本发明采用混合数据集,实现样本标记空间的完善,通过不同特征刻画能力的互补减小不同通道全连接层之间的特征表达差异,增大相关性,增强模型的泛化能力。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910173989.9 | 专利名称: | 基于深度卷积的人脸多属性联合估计模型构建方法 |
申请日: | 2019-03-08 | 申请/专利权人 | 南京信息工程大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南京市江北新区宁六路219号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F16/51搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2024-01-23 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN109947960B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |