[發明專利]人臉屬性識別方法及裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 201711214467.6
• 申請日: 2017-11-28
• 公開（公告）號: CN107844781A
• 公開（公告）日: 2018-03-27
• 發明（設計）人: 葛彥昊;李季檁;汪鋮杰
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司;騰訊云計算（北京）有限責任公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 北京三高永信知識產權代理有限責任公司11138
• 代理人: 劉映東

技術領域

本發明涉及模式識別技術領域，特別涉及一種人臉屬性識別方法及裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術

隨著模式識別技術的發展，人臉識別技術在各個領域應用廣泛。為了提供更有針對性的服務，還可以對圖像中的人臉屬性進行識別。人臉屬性識別方法是根據給定的輸入圖像，利用模式識別技術判斷圖像中人臉屬性的過程。其中，人臉屬性包括：年齡、性別、表情、發型、是否配戴眼鏡等。

目前的人臉屬性識別方法為：首先對圖像進行人臉檢測，得到人臉的坐標框，然后，對坐標框內的人臉圖像進行人臉配準，進行歸一化處理，最后將歸一化后的人臉圖像輸入至屬性識別模型中，屬性識別模型可以對歸一化后的人臉圖像進行特征提取，并基于提取到的特征，對人臉屬性進行分類，確定多個人臉屬性，以實現人臉屬性識別過程。

在實現本發明的過程中，發明人發現現有技術至少存在以下問題：

人臉屬性識別過程中并未考慮“年齡”屬性這種連續變量的回歸問題的解決方法，導致對連續變量的人臉屬性識別精度較低。

發明內容

本發明實施例提供了一種人臉屬性識別方法及裝置、電子設備及存儲介質，解決了現有技術中人臉屬性識別精度低的問題。所述技術方案如下：

一方面，提供了一種人臉屬性識別方法，所述方法包括：

獲取待識別的人臉圖像；

調用屬性識別模型，將所述人臉圖像輸入所述屬性識別模型，由所述屬性識別模型對所述人臉圖像進行前向計算，并按照屬性的不同類型確定屬性值，輸出所述人臉圖像的多個屬性值，所述多個屬性值用于指示所述人臉圖像的多個屬性的識別結果；

其中，所述屬性識別模型基于多個樣本人臉圖像以及所述多個樣本人臉圖像的多個已知屬性識別結果按照屬性的不同類型進行訓練得到。

一方面，提供了一種人臉屬性識別裝置，所述裝置包括：

獲取模塊，用于獲取待識別的人臉圖像；

輸入輸出模塊，用于調用屬性識別模型，將所述人臉圖像輸入所述屬性識別模型，由所述屬性識別模型對所述人臉圖像進行前向計算，并按照屬性的不同類型確定屬性值，輸出所述人臉圖像的多個屬性值，所述多個屬性值用于指示所述人臉圖像的多個屬性的識別結果；

其中，所述屬性識別模型基于多個樣本人臉圖像以及所述多個樣本人臉圖像的多個已知屬性識別結果按照屬性的不同類型進行訓練得到。

一方面，提供了一種電子設備，所述電子設備包括：處理器；用于存放計算機程序的存儲器；其中，所述處理器用于執行存儲器上所存放的計算機程序，實現所述人臉屬性識別方法的方法步驟。

一方面，提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質內存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現所述人臉屬性識別方法的方法步驟。

本發明實施例提供的技術方案帶來的有益效果是：

本發明通過電子設備對獲取到的圖像進行人臉檢測、人臉配準、歸一化處理等處理后，將處理后的圖像輸入到屬性識別模型中，由屬性識別模型對該處理后的圖像進行人臉屬性識別，且，在識別過程中，該屬性識別模型可以按照屬性的不用類型采用不同的處理方式，也即是考慮到了當屬性分別為連續變量和定性變量的情況，提高了人臉屬性識別中對連續變量的識別精度。

附圖說明

為了更清楚地說明本發明實施例中的技術方案，下面將對實施例描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。

圖1是本發明實施例提供的一種人臉識別系統示意圖；

圖2是本發明實施例提供的一種識別模型訓練方法流程圖；

圖3是本發明實施例提供的一種識別模型訓練方法的示意圖；

圖4是本發明實施例提供的一種人臉屬性識別方法流程圖；

圖5是本發明實施例提供的一種人臉屬性識別裝置的結構示意圖；

圖6是本發明實施例提供的一種人臉屬性識別裝置的結構示意圖；

圖7是本發明實施例提供的一種人臉屬性識別裝置的結構示意圖；

圖8是本發明實施例提供的一種人臉屬性識別裝置的結構示意圖；

圖9是本發明實施例提供的一種電子設備900的結構框圖；

圖10是本發明實施例提供的一種人臉屬性識別裝置1000的框圖。

具體實施方式

為使本發明的目的、技術方案和優點更加清楚，下面將結合附圖對本發明實施方式作進一步地詳細描述。