【摘 要】
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为了改善人脸多属性分类的精度和泛化能力,利用多任务学习方法训练基于ResNet网络结构的人脸多属性分类器.首先采用卷积神经网络——ResNet进行特征提取,然后利用多任务并行
【机 构】
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北京信息科技大学自动化学院; 中国科学院计算技术研究所;
【基金项目】
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北京市高等学校高水平人才交叉培养实培计划项目(京教高[2015]1号)资助;教育部工程科技人才培养研究专项项目(17JDGC016)资助
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为了改善人脸多属性分类的精度和泛化能力,利用多任务学习方法训练基于ResNet网络结构的人脸多属性分类器.首先采用卷积神经网络——ResNet进行特征提取,然后利用多任务并行学习能力和多个属性间的关联性,直接对输入的人脸图片,判断人脸的多个属性状态.在MORPH Ⅱ、CelebA和LFWA数据集的实验结果表明,这种基于多任务ResNet方法在人脸属性识别任务中准确率可达89%,相对于传统的人脸多属性检测方法提高了模型的泛化能力和识别的准确率.
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