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一种基于深度学习的人脸吸引力评价方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的人脸吸引力评价方法,该方法包括下述步骤:(1)、对人脸数据库中的人脸图像做图层分解,提取出包含人脸皮肤光滑度信息的细节图层和包含人脸皮肤亮度信息的亮度图层;(2)、在特定设计的卷积神经网络结构下,将细节层作为输入训练得到一个初步的人脸吸引力评价网络模型;(3)、将亮度层作为输入对网络模型进行微调优化;(4)、将人脸图像的RGB颜色信息作为输入对网络模型进行微调优化,得到最终的评分模型;(5)、将任意人脸图像输入评分模型,得到相应的人脸吸引力分数。本发明摒弃传统的手工提取人脸面部特征的方法,利用深度学习中的卷积神经网络自动提取人脸特征并学习人脸美丽的标准。

著录项

  • 公开/公告号CN105701468A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2016-06-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 华南理工大学;

    申请/专利号CN201610022077.8

  • 发明设计人 金连文;许杰;

    申请日2016-01-12

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构广东广信君达律师事务所;

  • 代理人李斌;杨晓松

  • 地址 510640 广东省广州市天河区五山路381号华南理工大学

  • 入库时间 2023-12-18 15:45:39

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-05-07

    发明专利申请公布后的视为撤回 IPC(主分类):G06K9/00 申请公布日:20160622 申请日:20160112

    发明专利申请公布后的视为撤回

  • 2016-07-20

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20160112

    实质审查的生效

  • 2016-06-22

    公开

    公开

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