[發明專利]一種性別識別模型訓練方法和裝置及性別識別方法和裝置

有效

• 申請號: 201811204269.6
• 申請日: 2018-10-16
• 公開（公告）號: CN111062230B
• 公開（公告）日: 2023-08-08
• 發明（設計）人: 丁輝;尚媛園;邵珠宏;張純鈺;劉鐵
• 申請（專利權）人: 首都師范大學
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06V10/774
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 曹桓

1.一種性別識別模型訓練方法，其特征在于，包括：

獲取至少一個樣本組；每個所述樣本組中，包括至少一張性別標簽為男性的人臉樣本圖像和至少一張性別標簽為女性的人臉樣本圖像；

針對每個所述樣本組，對該樣本組中的各張所述人臉樣本圖像的圖像向量進行降維處理后，生成與該樣本組對應的目標投影矩陣，并獲取該樣本組中每張所述人臉樣本圖像的投影向量；

根據該樣本組中各張所述人臉樣本圖像的投影向量，獲取該樣本組中所有性別標簽為男性的人臉樣本圖像的男性平均向量，以及所有性別標簽為女性的人臉樣本圖像的女性平均向量；

根據各樣本組對應的目標投影矩陣、所述男性平均向量、以及所述女性平均向量，確定所述性別識別模型；

基于下述方式對該樣本組中的各張所述人臉樣本圖像的圖像向量進行降維處理：

針對每個所述樣本組，隨機生成與該樣本組對應的隨機正交投影矩陣；

將該樣本組對應的隨機正交投影矩陣，分別和該樣本組中各張所述人臉樣本圖像的圖像向量的乘積，確定為該樣本組中各張所述人臉樣本圖像的降維向量；

基于下述方式生成與該樣本組對應的目標投影矩陣：

對該樣本組中各張所述人臉樣本圖像的降維向量進行中心化操作，獲取每張所述人臉樣本圖像的中心化降維向量；

根據該樣本組中各張所述人臉樣本圖像的中心化降維向量，生成向量矩陣；

獲取所述向量矩陣的協方差矩陣，并基于所述協方差矩陣的特征向量，獲取與該樣本組對應的中間投影矩陣；

根據該樣本組對應的中間投影矩陣以及所述隨機正交投影矩陣，生成與該樣本組對應的目標投影矩陣；

基于下述方式獲取該樣本組中每張所述人臉樣本圖像的投影向量：

計算與該樣本組對應的中間投影矩陣分別與該樣本組中各張所述人臉樣本圖像的降維向量的乘積，生成每張所述人臉樣本圖像的投影向量。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據該樣本組中各張所述人臉樣本圖像的投影向量，獲取該樣本組中所有性別標簽為男性的人臉樣本圖像的男性平均向量，以及所有性別標簽為女性的人臉樣本圖像的女性平均向量，包括：

根據該樣本組中各張所述人臉樣本圖像的投影向量，計算該樣本組中所有性別標簽為男性的人臉樣本圖像的投影向量的平均值，將該樣本組中所有性別標簽為男性的人臉樣本圖像的投影向量的平均值作為與該樣本組對應的所述男性平均向量；

根據該樣本組中各張所述人臉樣本圖像的投影向量，計算該樣本組中所有性別標簽為女性的人臉樣本圖像的投影向量的平均值，將該樣本組中所有性別標簽為女性的人臉樣本圖像的投影向量的平均值作為與該樣本組對應的所述女性平均向量。

3.一種性別識別方法，其特征在于，包括：

獲取待識別人臉圖像；

將所述待識別人臉圖像的目標圖像向量，輸入至如權利要求1-2任意一項所述的性別識別模型訓練方法所得到性別識別模型中，獲得所述待識別人臉圖像的性別識別結果；

所述性別識別模型包括：多個目標投影矩陣、以及與每個目標投影矩陣對應的男性平均向量和女性平均向量。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述將所述待識別人臉圖像的目標圖像向量，輸入至如權利要求1-2任意一項所述的性別識別模型訓練方法所得到性別識別模型中，獲得所述待識別人臉圖像的性別識別結果，包括：

根據所述待識別人臉圖像的目標圖像向量，以及各個所述目標投影矩陣，獲取與每個所述目標投影矩陣對應的目標投影向量；

根據與各個所述目標投影矩陣對應的所述目標投影向量，以及與各個所述目標投影矩陣對應的男性平均向量和女性平均向量，獲得所述待識別人臉圖像的性別識別結果。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據與各個所述目標投影矩陣對應的所述目標投影向量，以及與各個所述目標投影矩陣對應的男性平均向量和女性平均向量，獲得所述待識別人臉圖像的性別識別結果，包括：

針對每個目標投影矩陣，分別計算與該目標投影矩陣對應所述目標投影向量和與該目標投影矩陣對應的男性平均向量之間的第一距離，以及和與該目標投影矩陣對應的女性平均向量之間的第二距離；

根據各個目標投影矩陣對應的第一距離和第二距離，確定所述待識別人臉圖像的性別識別結果。