基于多任务深度学习的人脸属性识别方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201610591877.1

申请日：

2016-07-26

公开(公告)号：

CN106203395A

公开(公告)日：

2016-12-07

发明(设计)人：

严严陈日伟王菡子

申请人：

申请人地址：

361005 福建省厦门市思明南路422号

IPC主分类号：

G06K900

IPC分类号：

G06K962

代理机构：

厦门南强之路专利事务所(普通合伙) 35200

代理人：

马应森

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2017-01-04	实质审查的生效	实质审查的生效号牌文件类型代码:1604 号牌文件序号:101695210921 IPC(主分类):G06K 9/00 专利申请号:2016105918771 申请日:20160726
2016-12-07	公开	公开
2020-01-14	授权	授权

共 50 条

[1]

基于级联多任务学习深度神经网络的人脸属性识别方法 [P].

严严 ;

庄妮 ;

王菡子 .

中国专利 :CN108564029B ,2018-09-21

[2]

基于多任务多标签学习卷积神经网络的人脸属性识别方法 [P].

严严 ;

毛龙彪 ;

王菡子 .

中国专利 :CN110443189B ,2019-11-12

[3]

一种基于深度学习的人脸识别方法 [P].

李东洁 ;

彭怀宇 ;

杨柳 .

中国专利 :CN107832667A ,2018-03-23

[4]

基于深度学习和多任务学习的人脸属性预测方法及装置 [P].

张伟 ;

旷章辉 .

中国专利 :CN105404877A ,2016-03-16

[5]

基于深度学习的人脸识别方法及装置 [P].

张芳健 ;

刘军 ;

程炜 ;

裴炜冬 ;

李六武 .

中国专利 :CN111639535A ,2020-09-08

[6]

基于深度学习的人脸表情识别方法及装置 [P].

邹建成 ;

宋瑞 .

中国专利 :CN107729872A ,2018-02-23

[7]

基于多任务特征学习网络的人脸表情识别方法 [P].

郭哲 ;

袁博雅 ;

孙博伟 ;

潘兆军 ;

王毅 ;

樊养余 .

中国专利 :CN111178312A ,2020-05-19

[8]

一种基于深度学习的人脸属性识别方法及系统 [P].

王洋 ;

李骊 .

中国专利 :CN112149449A ,2020-12-29

[9]

一种基于深度互学习和知识传递的人脸属性识别方法 [P].

张立言 ;

姚树婧 .

中国专利 :CN112149556B ,2024-05-03

[10]

一种基于深度互学习和知识传递的人脸属性识别方法 [P].

张立言 ;

姚树婧 .

中国专利 :CN112149556A ,2020-12-29

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