[发明专利]一种基于跨模态多任务深度度量学习的草图人脸识别方法有效
| 申请号： | 201911126783.7 | 申请日： | 2019-11-18 |
| 公开（公告）号： | CN110852292B | 公开（公告）日： | 2022-02-01 |
| 发明（设计）人： | 吴飞;冯宇健;季一木;荆晓远;胡长晖;韩璐 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06K9/62;G06V10/778;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 徐激波 |
| 地址： | 210003 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于跨模态多任务深度度量学习的草图人脸识别方法，首先构建人脸样本图像数据库并进行预处理，对样本进行两两配对，形成草图和正常图片的两种模态的配对；然后对每一个草图和正常图片这两种模态使用对应的神经网络来学习特征，同时让两种模态的网络结构进行参数共享；最后，将两种模态得到的特征投影到公共空间中，计算特征向量之际的距离，通过设计目标函数，根据距离大小来验证结果；通过在两个常用的基准数据集上的实验结果可以直观看出，本发明提供的方法比现有的方法具有更好的跨模态分类性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 跨模态多 任务 深度 度量 学习 草图 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南京邮电大学，未经南京邮电大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201911126783.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种实现燃料元件轴向长度变化实时测量的辐照装置
- 下一篇：空调室内机
