基于深度学习的人脸多属性识别系统

作     者：杨俊钦 张雨楠 林实锋 徐伟臻 YANG Jun-qin;ZHANG Yu-nan;LIN Shi-feng;XU Wei-zhen

作者机构：广州大学计算机科学与教育软件学院广州510006 

基　　金：国家大学生创新训练资助项目(No.201711078017) 广州大学大学生创新训练项目(No.CX2017134) 

出 版 物：《现代计算机》 (Modern Computer)

年 卷 期：2019年第25卷第5期

页      码：52-55,59页

摘      要：针对现有人脸属性识别方法只支持单一或者少量属性的问题,设计并实现支持多属性识别的系统。其中多属性识别算法基于PyTorch深度学习框架构建,图形用户界面采用Python语言编写。该系统支持离线部署,通过摄像头获取人脸图像,进行图像识别分析。为了提高算法准确率,采用两个级联的深度卷积神经网络进行图像预处理和人脸属性识别。在公开数据集CelebA上的实验表明,该系统在人脸多属性识别上有较高的准确率(90.02%),具有一定应用价值。

主 题 词：人脸属性识别 深度学习 卷积神经网络 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1007-1423.2019.05.011

馆 藏 号：203572519...