一種基于深度學(xué)習(xí)細(xì)粒度人臉圖像快速檢索方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN201710703271.7 申請日 -
公開（公告）號 CN107480261A 公開（公告）日 2017-12-15
申請公布號 CN107480261A 申請公布日 2017-12-15
分類號 G06F17/30(2006.01)I;G06K9/00(2006.01)I;G06K9/62(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 劉威鑫;馬雷;張雪婷 申請（專利權(quán)）人 成都市吉勝智能化工程有限公司
代理機(jī)構(gòu) 成都華風(fēng)專利事務(wù)所（普通合伙） 代理人 上海荷福人工智能科技（集團(tuán)）有限公司;成都市吉勝智能化工程有限公司
地址 201600 上海市松江區(qū)中心路1158號11幢101室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明提供了一種基于深度學(xué)習(xí)細(xì)粒度人臉圖像快速檢索方法，包括：構(gòu)建深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并在深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的各分支層添加用于計(jì)算損失函數(shù)的損失層；對深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)進(jìn)行初始化；構(gòu)建數(shù)據(jù)集，并按照預(yù)設(shè)比例，將所述數(shù)據(jù)集中的圖片隨機(jī)劃分成訓(xùn)練集、測試集、驗(yàn)證集；設(shè)定深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的學(xué)習(xí)參數(shù)；對深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，采用隨機(jī)梯度下降和反向傳播算法更新所述深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)；對訓(xùn)練后的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行測試，具體是經(jīng)過粗粒度測試和細(xì)粒度測試，獲得人臉檢索結(jié)果，從而提高了圖片檢索的效率以及圖片檢索的精度。