[發明專利]用于顯著面部區域檢測的學習模型

在審

• 申請號: 201780042954.0
• 申請日: 2017-06-05
• 公開（公告）號: CN109564618A
• 公開（公告）日: 2019-04-02
• 發明（設計）人: 王小龍;周茵;李博;喬納森·J·柯里
• 申請（專利權）人: 三星電子株式會社
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06K9/48;G06N3/08
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 黃亮

一個實施例提供了一種方法，該方法包括：接收第一輸入圖像和第二輸入圖像。每個輸入圖像包括個體的面部圖像。對于每個輸入圖像，基于“基于學習的模型”來區分面部圖像的第一面部區域集合與面部圖像的第二面部區域集合。第一面部區域集合包括年齡不變面部特征，以及第二面部區域集合包括年齡敏感面部特征。該方法還包括：通過基于每個輸入圖像的第一面部區域集合執行面部驗證來確定第一輸入圖像和第二輸入圖像是否包括相同個體的面部圖像。

技術領域

一個或多個實施例總體上涉及面部分析，且具體地涉及用于顯著面部區域檢測的學習模型。

背景技術

個體的面部圖像傳達了大量的人口統計面部信息，例如情緒、表情、身份、年齡、性別、種族等。因此，面部圖像分析在多個領域的各種各樣的應用中是重要的，例如安保、執法、娛樂、人機交互(HCI)系統和人工智能(AI)系統。

存在不同類型的面部圖像分析任務，例如面部驗證和年齡估計。與其他面部區域相比，一些面部區域對于一些面部圖像分析任務可能更重要。例如，對于年齡估計，分析隨年齡變化的面部區域。相比之下，對于面部驗證，分析年齡不變面部區域(例如眼睛、鼻子、嘴等)。然而，隨年齡變化的面部區域(例如，具有皺紋的前額等)對于面部驗證是沒有幫助的，因為在年齡和身份之間可能出現沖突的面部圖案。在某些面部區域中表現出年齡變化的面部圖像通常導致面部容貌的差異增加，由此增加了執行具有年齡變化的面部驗證(即表現出較大年齡間隔的面部圖像之間的面部匹配)的難度。用于改善跨年齡面部識別的一種傳統解決方案是面部合成(即面部建模)。在面部合成中，輸入的面部圖像被合成到目標年齡。然而，如果衰老圖案未知，則很難準確地合成和模擬不可預測的衰老進程。用于改善跨年齡面部識別的另一種傳統解決方案是自動識別年齡不變面部區域。

發明內容

【技術問題】

傳統上，由于某些面部區域的重要性對于不同的面部圖像分析任務發生變化，所以利用不同的獨特框架來執行不同的面部圖像分析任務。不存在可以處理多個沖突的面部圖像分析任務的現有框架。

附圖說明

圖1示出了一個或多個實施例中用于實現面部分析系統的示例計算架構；

圖2A詳細示出了一個或多個實施例中的初始化和訓練系統；

圖2B詳細示出了一個或多個實施例中的面部分析系統；

圖3示出了一個或多個實施例中的面部分析系統的示例深度神經網絡；

圖4示出了一個或多個實施例中的深度神經網絡的示例配置；

圖5示出了一個或多個實施例中的深度神經網絡的另一示例配置；

圖6示出了一個或多個實施例中的深度神經網絡的另一示例配置；

圖7示出了一個或多個實施例中的面部分析系統的另一示例框架；

圖8是一個或多個實施例中用于執行沖突的面部圖像分析任務的示例過程的流程圖；以及

圖9是示出了包括用于實現所公開的實施例的計算機系統在內的信息處理系統的高級框圖。

具體實施方式

【最佳實施方式】

一個實施例提供了一種方法，該方法包括：接收第一輸入圖像和第二輸入圖像。每個輸入圖像包括個體的面部圖像。對于每個輸入圖像，基于“基于學習的模型”來區分面部圖像的第一面部區域集合與面部圖像的第二面部區域集合。第一面部區域集合包括年齡不變面部特征，以及第二面部區域集合包括年齡敏感面部特征。該方法還包括：通過基于每個輸入圖像的第一面部區域集合執行面部驗證來確定第一輸入圖像和第二輸入圖像是否包括相同個體的面部圖像。