多任务学习深度网络的测试方法、设备及存储介质

发明专利有效专利

申请号：
CN201810615752.7
IPC分类号：G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2018-06-14
申请人：
深圳市博威创盛科技有限公司

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著录项信息

专利名称	多任务学习深度网络的测试方法、设备及存储介质
申请号	CN201810615752.7	申请日期	2018-06-14
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2018-12-28	公开/公告号	CN109101869A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	深圳市博威创盛科技有限公司	申请人地址	广东省深圳市福田区福田路深圳国际文化大厦901 变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	深圳市博威创盛科技有限公司	当前权利人	深圳市博威创盛科技有限公司
发明人	李千目;练智超;侯君;朱虹;李良;宋佳
代理机构	深圳市威世博知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	李庆波

摘要

本发明实施例公开了多任务学习深度网络的检测方法、设备及存储介质。本发明实施例通过将待测图像输入二级级联卷积神经网络，输出所述待测图像中包含的第一待测人脸区域；将所述第一待测人脸区域输入多任务学习深度网络，从所述第一待测人脸区域中选择满足预设条件的第二待测人脸区域，输出对所述第二待测人脸区域进行人脸检测、特征点定位、特征点可见性预测以及性别识别的检测结果。本实施例利用二级级联卷积神经网络选择出待测图像中的待测人脸，进而提高多任务学习深度网络对人脸区域的识别精度，进而提高多任务学习深度网络中每个任务的检测精度。

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