[發明專利]一種人臉圖像的年齡預測方法及裝置有效
| 申請號: | 201710403649.1 | 申請日: | 2017-06-01 |
| 公開(公告)號: | CN108985133B | 公開(公告)日: | 2022-04-12 |
| 發明(設計)人: | 王睿 | 申請(專利權)人: | 北京中科奧森數據科技有限公司 |
| 主分類號: | G06V40/16 | 分類號: | G06V40/16;G06K9/62;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司: | 北京弘權知識產權代理有限公司 11363 | 代理人: | 逯長明;許偉群 |
| 地址: | 100191 北京市*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 圖像 年齡 預測 方法 裝置 | ||
1.一種人臉圖像的年齡預測方法,其特征在于,包括:
根據預設相近年齡分組規則將預設年齡集合包含的年齡劃分為多個年齡組;所述預設年齡集合包含的每一個年齡被劃分至多個年齡組中;
根據訓練人臉圖像的年齡,確定所述訓練人臉圖像與所述多個年齡組中每一個年齡組的匹配關系;
根據所述匹配關系,采用所述訓練人臉圖像對預設年齡組分類網絡進行訓練,生成收斂年齡組分類網絡;
采用所述收斂年齡組分類網絡預測待檢測人臉圖像與每一個年齡組的目標匹配概率;
根據所述目標匹配概率,預測所述待檢測人臉圖像的年齡;
根據所述匹配關系,采用所述訓練人臉圖像對預設年齡組分類網絡進行訓練,生成收斂年齡組分類網絡的過程,具體包括:
將所有訓練人臉圖像輸入至預設年齡組分類網絡,該預設年齡組分類網絡包含k+n個分類器,每個分類器對應k+n個年齡組中一個年齡組,用于預測輸入的訓練人臉圖像與該年齡組的匹配概率;
讀取所有標注于所述訓練人臉圖像的標簽中記錄的匹配關系,根據所述匹配關系以及每個分類器輸出的匹配概率,采用下述預設第一關系式對所有分類器進行訓練,直至訓練損失收斂,生成收斂年齡組分類網絡;
其中,J表示訓練損失,N表示訓練人臉圖像的數量,為指示函數,當成立時,該指示函數的值為1,當不成立時,該指示函數的值為0,b表示預設年齡組分類網絡包含的k+n個分類器中任意一個分類器的節點,該分類器包括兩個節點,b=0表示該分類器的第一個節點,b=1表示該分類器的第二個節點,為與編號為t的年齡組對應的分類器輸出的匹配概率,表示編號為h的訓練人臉圖像與編號為t的年齡組匹配(b=1)/不匹配(b=0)的概率,xh表示編號為h的訓練人臉圖像的人臉特征,αt、W、W均為網絡參數,t表示年齡組的編號,t=0,1,2,…,k+n-1,h表示訓練人臉圖像的編號,h=1,2,…,N,表示編號為h的訓練人臉圖像與編號為t的年齡組的匹配關系為相匹配,表示編號為h的訓練人臉圖像與編號為t的年齡組的匹配關系為不匹配,k和n均為正整數。
2.如權利要求1所述的年齡預測方法,其特征在于,根據預設相近年齡分組規則將預設年齡集合包含的年齡劃分為多個年齡組的過程,具體包括:
將預設年齡集合Y={l0,l1,…,lk}中包含的年齡l0,l1,…,lk劃分為k+n個年齡組,其中,l0<l1<…<lk,k和n均為正整數;
將k+n個年齡組按照0,1,…,k+n-1進行編號,編號為i,i+1,…,i+n-1的年齡組中均包含年齡li,其中,i=0,1,…,k。
3.如權利要求2所述的年齡預測方法,其特征在于,根據訓練人臉圖像的年齡,確定所述訓練人臉圖像與所述多個年齡組中每一個年齡組的匹配關系之后,根據所述匹配關系,采用所述訓練人臉圖像對預設年齡組分類網絡進行訓練,生成收斂年齡組分類網絡之前,該年齡預測方法還包括:
將所有訓練人臉圖像按照1,2,…,N進行編號,根據年齡組的編號、訓練人臉圖像的編號以及所述匹配關系,在每幀訓練人臉圖像上標注k+n個標簽,每個標簽對應k+n個年齡組中一個年齡組,N表示訓練人臉圖像的數量;
每個標簽中記錄有或其中,t表示年齡組的編號,t=0,1,2,…,k+n-1;h表示訓練人臉圖像的編號,h=1,2,…,N;表示編號為h的訓練人臉圖像與編號為t的年齡組的匹配關系為相匹配;表示編號為h的訓練人臉圖像與編號為t的年齡組的匹配關系為不匹配。
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