公开(公告)号：CN114445664A

公开(公告)日：2022-05-06

申请号：CN202210088188.4

申请日：2022-01-25

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 钟福金 ,  黄健

IPC: G06V10/764 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及图形分类识别领域，具体涉及一种基于自适应动态卷积网络的图像分类识别方法、装置和计算机设备，所述的方法包括获取待测图像，将所述待测图像输入到预处理块中，得到图像的浅层特征图和图形参数信息；将预处理后的得到的图形参数信息与待测图像相结合输入主干网络的自适应动态卷积网络中得到图像全局特征；其中，自适应动态卷积指按照对应的参数信息选择对应形状的卷积核；将预处理后得到的图像浅层特征图输入到分支网络中，提取出待测图像的局部特征；将局部特征和全局特征进行特征融合，并将融合特征输入到分类网络中，输出待测图像的分类识别信息。本发明对图像分类识别所需的计算成本较低，精度高，相关产品的适用性较强。

公开(公告)号：CN111814611A

公开(公告)日：2020-10-23

申请号：CN202010590398.4

申请日：2020-06-24

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 钟福金 ,  王新月

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/42 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及人脸年龄估计领域，具体涉及一种嵌入高阶信息的多尺度人脸年龄估计方法及系统，所述方法包括：输入人脸图像，对其进行预处理；将人脸图像输入到残差网络中进行全局特征提取以构建全局支路；在全局支路的不同位置插入用于提取高阶年龄信息的块；将ResNets的第一个卷积层的输出特征图作为长短期记忆网络的输入，获取年龄敏感区域的位置信息，通过剪裁得到局部特征图以构建局部支路；通过反向传播最小化损失函数，对两条支路进行联合优化，对神经网络进行迭代训练；将测试集输入到训练好的神经网络模型中，根据年龄特征计算输出最终预测年龄。本发明的网络模型计算成本较低，精度高，相关产品的适用性较强。