公开(公告)号：CN110490053B

公开(公告)日：2023-03-14

申请号：CN201910608988.2

申请日：2019-07-08

Applicant: 南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司

Inventor： 骆冰清 ,  成曦 ,  李腾 ,  杨士猛

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于三目摄像头估计人脸深度信息的人脸属性识别方法，利用三目摄像头获取原始RGB图像并估计深度感知图像，对原始RGB图像和深度图像数据做预处理和数据增强，并做属性标签且分成训练集、验证集和测试集三部分；通过设计多尺度投影卷积神经网络以及属性关系计算长短期记忆网络进行人脸属性特征提取模型训练；选取在验证集上准确率最高的模型作为最佳候选模型，长短期记忆网络的输出即为对应的人脸属性；本发明结合三目摄像头计算的深度图像恰好弥补了深度信息的缺失，提升对复杂人脸属性预测准确率。长短期记忆单元计算各种不同属性之间的关系，达到相互补充、强化的目的，从而进一步提升所有属性预测准确率。

公开(公告)号：CN110490053A

公开(公告)日：2019-11-22

申请号：CN201910608988.2

申请日：2019-07-08

Applicant: 南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司

Inventor： 骆冰清 ,  成曦 ,  李腾 ,  杨士猛

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于三目摄像头估计人脸深度信息的人脸属性识别方法，利用三目摄像头获取原始RGB图像并估计深度感知图像，对原始RGB图像和深度图像数据做预处理和数据增强，并做属性标签且分成训练集、验证集和测试集三部分；通过设计多尺度投影卷积神经网络以及属性关系计算长短期记忆网络进行人脸属性特征提取模型训练；选取在验证集上准确率最高的模型作为最佳候选模型，长短期记忆网络的输出即为对应的人脸属性；本发明结合三目摄像头计算的深度图像恰好弥补了深度信息的缺失，提升对复杂人脸属性预测准确率。长短期记忆单元计算各种不同属性之间的关系，达到相互补充、强化的目的，从而进一步提升所有属性预测准确率。