一种基于深度学习细粒度人脸图像快速检索方法
基本信息
| 申请号 | CN201710703271.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN107480261A | 公开（公告）日 | 2017-12-15 |
| 申请公布号 | CN107480261A | 申请公布日 | 2017-12-15 |
| 分类号 | G06F17/30(2006.01)I;G06K9/00(2006.01)I;G06K9/62(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 刘威鑫;马雷;张雪婷 | 申请（专利权）人 | 成都市吉胜智能化工程有限公司 |
| 代理机构 | 成都华风专利事务所（普通合伙） | 代理人 | 上海荷福人工智能科技（集团）有限公司;成都市吉胜智能化工程有限公司 |
| 地址 | 201600 上海市松江区中心路1158号11幢101室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供了一种基于深度学习细粒度人脸图像快速检索方法，包括：构建深度卷积神经网络模型，并在深度卷积神经网络模型的各分支层添加用于计算损失函数的损失层；对深度卷积神经网络模型的参数进行初始化；构建数据集，并按照预设比例，将所述数据集中的图片随机划分成训练集、测试集、验证集；设定深度卷积神经网络模型的学习参数；对深度卷积神经网络模型进行训练，采用随机梯度下降和反向传播算法更新所述深度卷积神经网络模型的参数；对训练后的深度卷积神经网络模型进行测试，具体是经过粗粒度测试和细粒度测试，获得人脸检索结果，从而提高了图片检索的效率以及图片检索的精度。 |
