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摘 要:本发明公开了一种基于深层特征与浅层特征融合的人脸年龄估计方法,包括:对人脸样本数据集中的每张人脸样本图像进行预处理;对构建的初始卷积神经网络训练,选取一个用于人脸识别的卷积神经网络;利用具备年龄标签值的人脸数据集对所选取的卷积神经网络进行微调处理,获得多个用于年龄估计的卷积神经网络;提取得到人脸图像所对应多层次的年龄特征,并将其作为深层特征输出;提取获得每个人脸图像的浅层特征HOG特征和LBP特征;构建深度置信网络将深层特征和浅层特征融合;根据深度置信网络中融合后的特征进行人脸图像的年龄回归估计,获得和输出年龄估计结果。本发明提高了年龄估计的准确度,具备高精度的人脸图像年龄识估计能力。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201611120293.2 | 专利名称: | 一种基于深层特征与浅层特征融合的人脸年龄估计方法 |
申请日: | 2016-12-08 | 申请/专利权人 | 南京邮电大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/00搜分类 计算机视觉搜索 |
公开/公告日: | 2019-07-16 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN106778584B | 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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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
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 |