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基于烟花深度信念网络的人脸性别识别方法

摘要

一种基于烟花深度信念网络的人脸性别识别方法,由原始图像预处理、训练深度信念网络、用烟花算法优化深度信念网络初始参数空间、使用烟花算法优化的深度信念网络进行人脸性别识别组成。本发明采用深度信念网络在无监督阶段学习到人脸图像语义信息更加丰富的特征,在有监督阶段采用烟花算法调节深度信念网络初始参数空间,得到更适合于识别任务的网络模型。本发明具有抗干扰性强、全局最优、识别率高等优点,可用于人脸性别识别以及其它的图像识别和分类。

著录项

  • 公开/公告号CN106503661B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-06-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 陕西师范大学;

    申请/专利号CN201610935067.3

  • 发明设计人 郭敏;王健;马苗;陈昱莅;肖冰;

    申请日2016-10-25

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);

  • 代理机构61201 西安永生专利代理有限责任公司;

  • 代理人申忠才

  • 地址 710062 陕西省西安市长安南路199号

  • 入库时间 2022-08-23 10:35:32

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-06-28

    授权

    授权

  • 2017-04-12

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20161025

    实质审查的生效

  • 2017-04-12

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/00 申请日:20161025

    实质审查的生效

  • 2017-03-15

    公开

    公开

  • 2017-03-15

    公开

    公开

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