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摘 要:本发明涉及一种基于视角自适应特征学习的行人性别识别方法包括:视角自适应训练过程,性别识别过程。本发明利用输入行人的视角信息来指导卷积神经网络的特征学习过程,以减轻行人视角变化对神经网络进行性别识别的影响,使训练得到的网络模型具有更加准确的行人性别识别效果。本发明结合了行人的视角信息,解决了以往基于卷积神经网络用在行人性别识别问题上的不足,有效地提高了行人性别识别精度。本发明可以被广泛地应用在智能视频监控场景,例如大型商场,机场,火车站等。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201911370041.9 | 专利名称: | 一种基于视角自适应特征学习的行人性别识别方法 |
申请日: | 2019-12-26 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V40/10搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
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日期 | 法律信息 | 备注 |