[發明專利]年齡的估計方法、裝置、電子設備和計算機存儲介質

有效

• 申請號: 201910140791.0
• 申請日: 2019-02-22
• 公開（公告）號: CN109871814B
• 公開（公告）日: 2022-06-21
• 發明（設計）人: 章超;劉帥成
• 申請（專利權）人: 成都曠視金智科技有限公司;北京曠視科技有限公司
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06V10/26;G06V10/82
• 代理公司: 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙) 11371
• 代理人: 安衛靜

本發明提供了一種年齡的估計方法、裝置、電子設備和計算機存儲介質，包括：根據待處理圖像中目標對象的臉部特征點對待處理圖像進行人臉對齊處理，得到對齊后的待處理圖像；對對齊后的待處理圖像進行臉部切割，得到多張待處理臉部圖像；通過年齡估計模型對多張待處理臉部圖像進行年齡估計處理，得到目標對象的年齡信息。本發明通過年齡估計模型對多張待處理臉部圖像進行年齡估計處理時，由于臉部特征點的位置信息相對固定，能夠更加容易的得到目標對象的臉部特征，降低了年齡估計模型的處理復雜度，實用性好，多張待處理臉部圖像包含豐富的臉部周圍環境信息，對多張待處理臉部圖像進行年齡估計處理時，得到的目標對象的年齡信息更加準確。

技術領域

本發明涉及圖像處理的技術領域，尤其是涉及一種年齡的估計方法、裝置、電子設備和計算機存儲介質。

背景技術

得益于當前卷積神經網絡(CNN)的廣泛應用，大部分的年齡估計模型采用黑箱操作的模式，輸入一張圖片，輸出一個年齡結果。這些模型在進行年齡估計時，大多將獲得的圖片進行尺度(size)歸一化，然后將歸一化后的圖片輸入到CNN中直接得到年齡結果。

但是上述操作方式中，歸一化后的圖片中人臉尺寸和空間位置(spatiallocation)多樣化，不利于深度網絡對人臉特征的提取，并且提取的人臉特征有限，最終基于提取的人臉特征進行年齡估計時，估計的年齡結果準確性差；另外，在處理多樣化的人臉時，需要使用更加復雜的網絡，實用性差。

綜上，現有的年齡估計方法準確性差，實用性不好。

發明內容

有鑒于此，本發明的目的在于提供一種年齡的估計方法、裝置、電子設備和計算機存儲介質，以緩解現有的年齡估計方法準確性差，實用性不好的技術問題。

第一方面，本發明實施例提供了一種年齡的估計方法，包括：獲取待處理圖像，并根據所述待處理圖像中目標對象的臉部特征點對所述待處理圖像進行人臉對齊處理，得到對齊后的待處理圖像；對所述對齊后的待處理圖像進行臉部切割，得到多張待處理臉部圖像，其中，所述多張待處理臉部圖像的尺寸大小不同；通過年齡估計模型對所述多張待處理臉部圖像進行年齡估計處理，得到所述待處理圖像中目標對象的年齡信息。

進一步地，對所述對齊后的待處理圖像進行臉部切割，得到多張待處理臉部圖像包括：確定目標切割軌跡；基于所述目標切割軌跡對所述對齊后的待處理圖像進行切割處理，得到所述多張待處理臉部圖像。

進一步地，確定目標切割軌跡包括：根據臉部模板中特征點的位置信息確定所述目標對象的臉部包圍框信息，其中，所述臉部模板為預先設置的包含目標臉部的各個器官的特征點的模板，所述目標臉部和所述目標對象的臉部為所屬相同類型的臉部；按照預設擴張原則對所述臉部包圍框信息所表示的原始臉部包圍框進行擴張處理，得到至少一個擴張后的臉部包圍框；將所述原始臉部包圍框和所述至少一個擴張后的臉部包圍框確定為所述目標切割軌跡。

進一步地，所述年齡估計模型包括：權值共享的卷積神經網絡和全連接網絡；通過年齡估計模型對所述多張待處理臉部圖像進行年齡估計處理，得到所述待處理圖像中目標對象的年齡信息包括：通過所述權值共享的卷積神經網絡對每張待處理臉部圖像進行特征提取，得到多張待處理臉部圖像的圖像特征；通過所述全連接網絡對所述多張待處理臉部圖像的圖像特征進行年齡估計處理，得到所述待處理圖像中目標對象的年齡信息。

進一步地，所述權值共享的卷積神經網絡包括：卷積模塊、擠壓與激勵模塊；通過所述權值共享的卷積神經網絡對每張待處理臉部圖像進行特征提取，得到多張待處理臉部圖像的圖像特征包括：通過所述卷積模塊對每張待處理臉部圖像進行特征提取，得到多張初始特征圖；通過所述擠壓與激勵模塊計算每張初始特征圖的通道權重向量；利用所述通道權重向量對其所對應的初始特征圖進行通道加權處理，得到多張目標特征圖；對每張目標特征圖進行重塑處理，得到多張重塑處理后的特征圖；將所述多張重塑處理后的特征圖作為所述多張待處理臉部圖像的圖像特征。