一种基于迁移学习的人脸属性识别方法

本发明公开了一种基于迁移学习的人脸属性识别方法，属于人工智能技术领域，该方法的实现包括以下步骤：获取包含人脸图像的数据集；利用预训练的深度神经网络模型对所述数据集进行特征提取；对基础模型的最后一层进行结构调整，以适应特定的人脸属性识别任务；使用调整后的模型对新的人脸图像进行属性识别。本发明有效降低了对大量标注数据的依赖，提升了模型训练效率与识别精度，展现出在数据稀缺环境下的广泛应用潜力。