基于深度学习的非实验室场景人脸属性识别

作     者：葛宏孔 罗恒利 董佳媛 GE Hong-kong;LUO Heng-li;DONG Jia-yuan

作者机构：南京航空航天大学计算机科学与技术学院 

基　　金：国家自然科学基金(61772268)资助 

出 版 物：《计算机科学》 (Computer Science)

年 卷 期：2019年第46卷第S11期

页      码：246-250页

摘      要：非实验室场景下的人脸图片数量巨大,更加贴近生活,对其进行识别具有较大的研究价值。文中对非实验室环境下的人脸属性识别问题进行了研究,提出了一种人脸属性识别网络(Regional Multiple Layer Attributes Related Net,RMLARNet),不仅对人脸特征的提取方式进行了研究,还挖掘了人脸属性间的关系。该网络由3个部分组成:1、将人脸图像分割成包含属性部位的多个局部区域,并将这些局部区域作为输入提取特征信息;2、以Inception V3为迁移模型,采取多个不相邻卷积层迁移方式提取人脸特征;3、搭建了一个以人脸属性关系为约束的属性识别网络。实验结果表明,对CelebA数据集进行筛选处理,创建属性样本较平衡的CelebA-数据集,并在该数据集上设计实验将取得优于现有方法的实验效果。

主 题 词：人脸属性识别 多标签任务 深度学习 迁移学习 属性约束 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 08[工学] 081104[081104] 0804[工学-材料学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 

馆 藏 号：203827786...