[發明專利]用于顯著面部區域檢測的學習模型在審
| 申請號： | 201780042954.0 | 申請日： | 2017-06-05 |
| 公開（公告）號： | CN109564618A | 公開（公告）日： | 2019-04-02 |
| 發明（設計）人： | 王小龍;周茵;李博;喬納森·J·柯里 | 申請（專利權）人： | 三星電子株式會社 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06K9/62;G06K9/48;G06N3/08 |
| 代理公司： | 中科專利商標代理有限責任公司 11021 | 代理人： | 黃亮 |
| 地址： | 韓國*** | 國省代碼： | 韓國;KR |
| 權利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 輸入圖像 面部區域 面部圖像 集合 面部特征 面部區域檢測 驗證 敏感 學習 | ||
1.一種方法，包括：
接收第一輸入圖像和第二輸入圖像，其中，每個
輸入圖像包括個體的面部圖像；
對于每個輸入圖像：
基于基于學習的模型來區分所述面部圖像的
第一面部區域集合與所述面部圖像的第二面部區域集合，其中，所述第一面部區域集合包括一個或多個年齡不變面部特征，以及所述第二面部區域集合包括一個或多個年齡敏感面部特征；以及
通過基于每個輸入圖像的所述第一面部區域集合執行面部驗證來確定所述第一輸入圖像和所述第二輸入圖像是否包括相同個體的面部圖像。
2.根據權利要求1所述的方法，還包括：
對于每個輸入圖像，通過基于所述第二面部區域集合執行年齡估計來估計在所述輸入圖像中捕捉的個體的年齡。
3.根據權利要求2所述的方法，其中，并發執行所述年齡估計和所述面部驗證。
4.根據權利要求1所述的方法，其中，在訓練階段中，基于包括相同個體在不同年齡的面部圖像在內的一對訓練圖像，同時訓練所述基于學習的模型以學習一個或多個年齡敏感面部特征和一個或多個年齡不變面部特征。
5.根據權利要求1所述的方法，其中，包括一個或多個年齡不變面部特征在內的面部區域包括面部的包括眼睛、鼻子或嘴之一在內的區域。
6.根據權利要求1所述的方法，其中，包括一個或多個年齡敏感面部特征在內的面部區域包括面部的包括前額在內的區域。
7.根據權利要求1所述的方法，其中，所述基于學習的模型包括深度神經網絡。
8.根據權利要求1所述的方法，其中，所述基于學習的模型包括一個或多個支持向量機。
9.一種系統，包括：
至少一個處理器；以及
存儲指令的非暫時性處理器可讀存儲器設備，所述指令在由所述至少一個處理器執行時使所述至少一個處理器執行包括以下各項在內的操作：
接收第一輸入圖像和第二輸入圖像，其中
每個輸入圖像包括個體的面部圖像；
對于每個輸入圖像：
基于基于學習的模型，區分所述面部圖像的第一面部區域集合與所述面部圖像的第二面部區域集合，其中，所述第一面部區域集合包括一個或多個年齡不變面部特征，以及所述第二面部區域集合包括一個或多個年齡敏感面部特征；以及
通過基于每個輸入圖像的所述第一面部區域集合執行面部驗證來確定所述第一輸入圖像和所述第二輸入圖像是否包括相同個體的面部圖像。
10.根據權利要求9所述的系統，還包括：
對于每個輸入圖像，通過基于所述第二面部區域集合執行年齡估計來估計在所述輸入圖像中捕捉的個體的年齡。
11.根據權利要求10所述的系統，其中，并發執行所述年齡估計和所述面部驗證。
12.根據權利要求9所述的系統，其中，在訓練階段中，基于包括相同個體在不同年齡的面部圖像在內的一對訓練圖像，同時訓練所述基于學習的模型以學習一個或多個年齡敏感面部特征和一個或多個年齡不變面部特征。
13.根據權利要求9所述的系統，其中，所述基于學習的模型包括深度神經網絡。
14.根據權利要求9所述的系統，其中，所述基于學習的模型包括一個或多個支持向量機。
該專利技術資料僅供研究查看技術是否侵權等信息，商用須獲得專利權人授權。該專利全部權利屬于三星電子株式會社，未經三星電子株式會社許可，擅自商用是侵權行為。如果您想購買此專利、獲得商業授權和技術合作，請聯系【客服】
本文鏈接：http://www.szxzyx.cn/pat/books/201780042954.0/1.html，轉載請聲明來源鉆瓜專利網。
- 上一篇：表征和成像微觀物體的方法
- 下一篇：跟蹤商店內的貨架上的產品的放置的方法
