[發明專利]人物年齡的確定方法、裝置、設備及存儲介質

有效

• 申請號: 201911397139.3
• 申請日: 2019-12-30
• 公開（公告）號: CN111144344B
• 公開（公告）日: 2023-09-22
• 發明（設計）人: 蔡佳然;陳德健
• 申請（專利權）人: 廣州市百果園網絡科技有限公司
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06V20/40;G06V10/82
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆

1.一種人物年齡的確定方法，其特征在于，包括：

從所給定視頻中獲得至少一幀視頻圖像，并確定各所述視頻圖像所包含人臉圖像的人物加權系數；其中，所述人物加權系數能夠體現出所述人臉圖像中的人物在所述視頻中包含的全部人物中的重要度；

獲得各所述人臉圖像中人物在所預設各年齡類別下對應的歸屬概率值；

根據各所述人臉圖像中人物的人物加權系數及在各所述年齡類別下的歸屬概率值，確定所述視頻中人物歸屬的目標年齡類別；

所述根據各所述人臉圖像中人物的人物加權系數及在各所述年齡類別下的歸屬概率值，確定所述視頻中人物歸屬的目標年齡類別，包括：

針對每個年齡類別，確定各所述人臉圖像中人物在所述年齡類別下的類別歸屬度，所述類別歸屬度為人臉圖像在所述年齡類別下的歸屬概率值與所對應人物加權系數的乘積；

根據各所述人臉圖像中人物在所述年齡類別下的類別歸屬度，確定所述年齡類別的類別占比值；

比對各所述年齡類別的類別占比值，將最高類別占比值對應的年齡類別確定為所述視頻中人物歸屬的目標年齡類別。

2.根據權利要求1所述方法，其特征在于，所述從所給定視頻中獲得至少一幀視頻圖像，包括：

根據所述視頻的視頻幀率，獲得所述視頻包括的各視頻圖像幀及所對應的時間點；

將各所述時間點對應的視頻圖像幀以秒為單位劃分至相應的圖像幀集合；

從各所述圖像幀集合中分別選取一幀作為視頻圖像。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定各所述視頻圖像所包含人臉圖像的人物加權系數，包括：

獲得各所述視頻圖像中包含的人臉圖像，并獲得各所述人臉圖像在相應視頻圖像中的人臉坐標信息；

根據各所述人臉坐標信息確定相應人臉圖像中人物的人物加權系數。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述獲得各所述視頻圖像中包含的人臉圖像，并獲得各所述人臉圖像在相應視頻圖像中的人臉坐標信息，包括：

針對每個視頻圖像，將所述視頻圖像作為輸入數據，輸入目標人臉檢測模型，輸出獲得所述視頻圖像包含的人臉圖像，并獲得各所述人臉圖像在所述視頻圖像中所外接矩形框的頂點坐標；

將各所述頂點坐標作為相應各所述人臉圖像的人臉坐標信息。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述目標人臉檢測模型的確定步驟包括：

獲取至少第一設定數量的包含人臉的樣本圖像，并獲得各所述樣本圖像中人臉的樣本坐標信息；

采用各所述樣本圖像及所包含人臉的樣本坐標信息構成第一模型訓練集，并根據所述第一模型訓練集訓練預構建的原始人臉檢測模型，獲得目標人臉檢測模型。

6.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據各所述人臉坐標信息確定相應人臉圖像中人物的人物加權系數，包括：

根據各所述人臉圖像的人臉坐標信息，確定各所述人臉圖像的圖像面積；

確定全部人臉圖像的圖像面積之和并記為加權基數；

針對每個人臉圖像，將所述人臉圖像的圖像面積與所述加權基數的比值確定為所述人臉圖像中人物的人物加權系數。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲得各所述人臉圖像在所預設年齡類別下對應的歸屬概率值，包括：

針對每個人臉圖像，將所述人臉圖像作為輸入數據，輸入目標年齡預測模型，輸出獲得所述人臉圖像中人物在所預設年齡類別下的歸屬概率值。

8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述目標年齡預測模型的確定步驟包括：

獲取至少第二設定數量的人臉樣本圖像，并獲得各所述人臉樣本圖像對應的標準年齡類別；

采用各所述人臉樣本圖像及對應的標準年齡類別構成第二模型訓練集，并根據所述第二模型訓練集訓練預構建的原始年齡預測模型，獲得目標年齡預測模型。