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摘要
现有的人脸属性识别方法或采用属性分组的方式提取特征,或计算属性共现概率构造静态属性关系图.前者学习的属性间互补信息不充足,且无法确定组间属性的相关性和属性间的相关程度;后者在人脸图像出现偶然共现属性对时存在偏差,可能会降低模型的通用性.为解决上述问题,提出一种结合特征解耦和静动态联合图卷积网络的人脸属性识别方法.首先使用深度卷积神经网络ResNet-50提取包含属性表示信息的特征;然后设计特征解耦模块,学习得到每种属性对应的特定特征;最后联合属性关系的静态图和动态图,通过图卷积网络学习属性之间的相关性并使用一维卷积层识别人脸属性.在CelebA和LFWA数据集上进行验证,所提方法的平均准确率分别达到91.85%和88.17%,优于许多已有的方法.
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