公开(公告)号：CN110633669B

公开(公告)日：2024-03-26

申请号：CN201910867087.5

申请日：2019-09-12

Applicant: 华北电力大学(保定)

Inventor： 孔英会 ,  郄天丛 ,  张帅桐 ,  刘旭 ,  张珂 ,  戚银城 ,  车辚辚

IPC: G06V40/16

Abstract: 一种家居环境中基于深度学习的移动端人脸属性识别方法，所述方法由数据采集端、以路由器和互联网云端为核心的传输装置和以安卓手机和人脸属性识别APP为核心的识别终端组成识别系统，安卓手机APP获取数据采集端采集的远程视频数据，利用OpenCV 3.4.1库里的LBP人脸检测器对远程视频进行人脸检测，利用人脸属性识别终端提供的轻量级mini_Xception深度学习识别模型对检测到的人脸进行人脸属性识别，并对异常表情和陌生人的出现给与及时告警提醒。本发明将轻量级识别模型移植到移动端设备上，由移动端设备完成人脸属性的识别，可避免多用户访问服务器造成信道拥塞，降低服务器运行成本。该方法识别准确率高，速率快，能满足智能家居的发展对人脸属性识别的要求。

公开(公告)号：CN114298233A

公开(公告)日：2022-04-08

申请号：CN202111655846.5

申请日：2021-12-30

Applicant: 华北电力大学(保定)

Inventor： 孔英会 ,  张帅桐 ,  张珂 ,  戚银城 ,  车辚辚 ,  赵振兵

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/08 ,  G06N5/02 ,  G06V40/16 ,  G06V10/774

Abstract: 一种基于高效注意力网络和师生迭代迁移学习的表情识别方法，所述方法构建基于高效注意力网络的轻量化表情识别模型，并利用表情数据集对高效注意力网络进行训练；然后将训练好的网络作为教师网络，将另一个高效注意力网络作为学生网络，利用教师网络输出的软化预测值对学生网络进行训练；将完成训练和测试的学生网络学习到的模型参数迁移至教师网络，重复迭代迁移训练，直至学生网络的识别准确率不再上升，最后利用学生网络对人脸表情进行识别。本发明在保证模型参数量与计算量水平的同时，增强了轻量网络拟合的能力，并通过师生迭代迁移学习优化软标签及特征信息，大大提升了模型识别精度，能够满足表情识别在边缘侧资源受限设备上的部署需求。

公开(公告)号：CN110633669A

公开(公告)日：2019-12-31

申请号：CN201910867087.5

申请日：2019-09-12

Applicant: 华北电力大学(保定)

Inventor： 孔英会 ,  郄天丛 ,  张帅桐 ,  刘旭 ,  张珂 ,  戚银城 ,  车辚辚

IPC: G06K9/00

Abstract: 一种家居环境中基于深度学习的移动端人脸属性识别方法，所述方法由数据采集端、以路由器和互联网云端为核心的传输装置和以安卓手机和人脸属性识别APP为核心的识别终端组成识别系统，安卓手机APP获取数据采集端采集的远程视频数据，利用OpenCV 3.4.1库里的LBP人脸检测器对远程视频进行人脸检测，利用人脸属性识别终端提供的轻量级mini_Xception深度学习识别模型对检测到的人脸进行人脸属性识别，并对异常表情和陌生人的出现给与及时告警提醒。本发明将轻量级识别模型移植到移动端设备上，由移动端设备完成人脸属性的识别，可避免多用户访问服务器造成信道拥塞，降低服务器运行成本。该方法识别准确率高，速率快，能满足智能家居的发展对人脸属性识别的要求。