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公开(公告)号：CN109508654A
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201811260674.X
申请日：2018-10-26
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种融合多任务联合多尺度卷积神经网络的人脸分析方法及系统，先对一张尺寸大小为N×N的待学习的图片，采用关键区域搜索算法从所述图片中提取出K个不同尺度的人脸感兴趣区域，将其作为多尺度CNN三个通道的输入；然后采用CNN分别对K个所述人脸感兴趣区域进行特征提取，得到不同尺度的人脸特征，采用级联的方式将提取到的不同尺度的人脸特征进行融合，得到融合后的特征表达；再将多个任务的损失函数进行融合得到联合损失函数，以所述特征表达作为学习输入，得到关于所述联合损失函数的最优解，从而得到所述多个任务的处理结果。本发明利用任务间的相关性互相促进来，提高了单个任务的预测准确率。
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公开(公告)号：CN109508654B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201811260674.X
申请日：2018-10-26
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种融合多任务联合多尺度卷积神经网络的人脸分析方法及系统，先对一张尺寸大小为N×N的待学习的图片，采用关键区域搜索算法从所述图片中提取出K个不同尺度的人脸感兴趣区域，将其作为多尺度CNN三个通道的输入；然后采用CNN分别对K个所述人脸感兴趣区域进行特征提取，得到不同尺度的人脸特征，采用级联的方式将提取到的不同尺度的人脸特征进行融合，得到融合后的特征表达；再将多个任务的损失函数进行融合得到联合损失函数，以所述特征表达作为学习输入，得到关于所述联合损失函数的最优解，从而得到所述多个任务的处理结果。本发明利用任务间的相关性互相促进来，提高了单个任务的预测准确率。
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