【摘 要】
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针对现有人脸属性识别方法只支持单一或者少量属性的问题,设计并实现支持多属性识别的系统。其中多属性识别算法基于PyTorch深度学习框架构建,图形用户界面采用Python语言编
【基金项目】
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国家大学生创新训练资助项目(No.201711078017);广州大学大学生创新训练项目(No.CX2017134)
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针对现有人脸属性识别方法只支持单一或者少量属性的问题,设计并实现支持多属性识别的系统。其中多属性识别算法基于PyTorch深度学习框架构建,图形用户界面采用Python语言编写。该系统支持离线部署,通过摄像头获取人脸图像,进行图像识别分析。为了提高算法准确率,采用两个级联的深度卷积神经网络进行图像预处理和人脸属性识别。在公开数据集CelebA上的实验表明,该系统在人脸多属性识别上有较高的准确率(90.02%),具有一定应用价值。
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