基于多任务学习的卷积神经网络的人脸属性分析方法

摘要

本发明公布了一种基于多任务学习的卷积神经网络(CNN)的人脸属性分析方法。该方法主要是以卷积神经网络为基础，采用多任务学习的方法对人脸图像同时进行年龄估算、性别识别和种族分类。在传统的处理方法中，人脸多属性分析时，需要分多次计算，既消耗时间，又降低了模型的泛化能力。本发明通过对三个单任务网络分别进行训练，然后选用收敛最慢网络的权值初始化多任务网络的共享部分，随机初始化多任务网络的独立部分；接下来对多任务网络进行训练，得到多任务CNN网络模型；最后，就可以利用训练好的多任务CNN网络模型对输入的人脸图像同时进行年龄、性别和种族三个属性的分析，既节约了时间又获得了较高的准确度。