[發明專利]一種基于人臉識別分析個人興趣愛好的方法

在審

• 申請號: 201810107657.6
• 申請日: 2018-02-02
• 公開（公告）號: CN108345851A
• 公開（公告）日: 2018-07-31
• 發明（設計）人: 王飛;喻楊洋
• 申請（專利權）人: 成都睿碼科技有限責任公司;杭州數峰科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06F17/30
• 代理公司: 成都君合集專利代理事務所(普通合伙) 51228
• 代理人: 張鳴潔

1.一種基于人臉識別分析個人興趣愛好的方法，其特征在于，主要包括以下步驟：

步驟E1：收集包含年齡、性別、興趣愛好的人臉圖像作為訓練數據；

步驟E2：使用AlexNet網絡作為基礎網絡結構，用步驟E1中的數據訓練得到AgeNet訓練模型和GenderNet訓練模型；利用年齡、性別對應的DeepID網絡獲取面部的特征數據，并將面部特征向量化；所述AgeNet訓練模型用于生成面部數據與年齡的映射關系，能夠獲得未知年齡的面部數據的年齡信息；所述GenderNet訓練模型用于生成面部數據與性別的映射關系，能夠獲得未知性別的面部數據的性別信息；

步驟E3：在步驟E2之后調用聚類模型，根據聚類結果得到興趣愛好的分布，從而輸出推薦的興趣愛好；

步驟E4：在步驟E1-E3訓練得到的模型中輸入用戶的臉部照片，采用步驟E2中的AgeNet網絡得到用戶的年齡信息，采用步驟E2中的GenderNet網絡得到用戶的性別信息，最后調用步驟E3中的聚類模型輸出興趣愛好的信息。

2.根據權利要求1所述的一種基于人臉識別分析個人興趣愛好的方法，其特征在于，所述步驟E2中根據步驟E1中的數據，使用AlexNet網絡作為基礎網絡結構，每5歲為一個年齡區間，對訓練數據中的年齡信息進行one-hot編碼，且編碼結果為14維向量；將AlexNet網絡結構中fc8層的num-output參數修改為12，同時將fc8的名稱修改為age-layer，并將修改后的網絡命名為AgeNet；在Caffe環境中使用標記的樣本訓練得到AgeNet訓練模型，用于生成面部數據與年齡的映射關系，能夠獲得未知年齡的面部數據的年齡信息。

3.根據權利要求2所述的一種基于人臉識別分析個人興趣愛好的方法，其特征在于，所述步驟E2中使用AlexNet網絡作為基礎網絡結構，訓練步驟E1中的性別數據，將訓練數據中的性別信息進行one-hot編碼，且編碼結果為2維向量；將AlexNet網絡結構中fc8層的num-output參數修改為2，同時將fc8的名稱修改為gender-layer，并將修改后的網絡命名為GenderNet；在Caffe環境中使用標記的樣本訓練得到GenderNet訓練模型，用于生成面部數據與性別的映射關系，能夠獲得未知性別的面部數據的性別信息。

4.根據權利要求3所述的一種基于人臉識別分析個人興趣愛好的方法，其特征在于，所述步驟E2中篩選訓練數據中具有相同性別和相同年齡段的樣本為一組數據，使用名為DeepID的人臉識別網絡對人臉數據進行識別，提取DeepID網絡中的高層卷積層的數據作為面部特征數據。

5.根據權利要求4所述的一種基于人臉識別分析個人興趣愛好的方法，其特征在于，所述步驟E2中篩選28組具有相同性別和相同年齡段的樣本。

6.根據權利要求1所述的一種基于人臉識別分析個人興趣愛好的方法，其特征在于，所述步驟E3中將每一張輸入的人臉數據對應的面部特征數據拉伸為一維向量，將同一組數據中全部的人臉數據生成的一維向量使用Kmeans聚類方法進行聚類。

7.根據權利要求1-6任一項所述的一種基于人臉識別分析個人興趣愛好的方法，其特征在于，所述步驟E1中篩選保留年齡大于等于10歲且小于80歲的樣本。