【摘 要】
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基于多任务学习的人脸属性识别技术已被广泛研究，多个任务共用一个模型，通过参数共享实现信息共享。本文针对现有方法中存在的特征提取不足、划分属性组时未充分考虑属性相关性强弱等问题，提出了一种结合特征融合和任务分组的多任务学习框架，实现对多个人脸属性的同时识别。首先，在参数共享部分通过多尺度特征融合模块将不同尺度的特征融合以增强特征关联性。然后，充分考虑属性之间的相关性，提出基于中心核对齐和谱聚类的属性
【基金项目】
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国家自然科学基金（62067006）； 甘肃省自然科学基金（21JR7RA291）； 甘肃省教育科技创新项目（2021jyjbgs-05）； 甘肃省高校产业支撑计划项目（2020C-19）；
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基于多任务学习的人脸属性识别技术已被广泛研究，多个任务共用一个模型，通过参数共享实现信息共享。本文针对现有方法中存在的特征提取不足、划分属性组时未充分考虑属性相关性强弱等问题，提出了一种结合特征融合和任务分组的多任务学习框架，实现对多个人脸属性的同时识别。首先，在参数共享部分通过多尺度特征融合模块将不同尺度的特征融合以增强特征关联性。然后，充分考虑属性之间的相关性，提出基于中心核对齐和谱聚类的属性分组策略CKA-SC （Centered Kernel Alignment-Spectral Clustering）进行属性识别任务，通过中心核对齐方法度量属性的相关程度，并以此为基础使用谱聚类算法得到属性的合理分组，同一组内的属性关联性尽可能大以提高属性识别精度。其次，在分支部分使用注意力机制减少无用信息以在复杂背景中更好获得目标区域，并通过不确定性加权方法表示任务间的相对难度，自动调整每组任务损失之间的相对权重，改善模型的性能。最后，通过在公开数据集CelebA上的实验结果表明，所提方法Slim-FAC相较于MOON、GNAS以及DMM-CNN方法分类准确度提高了0.78%，0.09%，0.02%，参数量分别是MOON、GNAS以及DMM-CNN方法参数量的1.10%，17.08%，0.37% 。
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