[發明專利]性別和年齡的識別方法、裝置、存儲介質及服務器

有效

• 申請號: 202010474906.2
• 申請日: 2020-05-29
• 公開（公告）號: CN111626303B
• 公開（公告）日: 2021-04-13
• 發明（設計）人: 楊帆;劉利卉;馮帥;張凱翔
• 申請（專利權）人: 南京甄視智能科技有限公司
• 主分類號: G06K9/34
• 分類號: G06K9/34;G06K9/00
• 代理公司: 北京德崇智捷知識產權代理有限公司 11467
• 代理人: 季承

1.一種性別和年齡的識別方法，其特征在于，所述方法包括：

按照N種裁剪規則，分別對待識別的行人的人臉圖像進行裁剪，得到N張局部人臉圖像，所述N為大于1的正整數；

對于每張局部人臉圖像，將所述局部人臉圖像輸入最優模型組合中與所述局部人臉圖像的裁剪規則對應的一個識別模型中，所述最優模型組合包括N個具有不同模型結構的識別模型，這些識別模型不是相互獨立的，且每個識別模型訓練后對應于一種裁剪規則；

根據所述最優模型組合的輸出結果確定所述行人的性別信息和年齡信息。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照N種裁剪規則，對待識別的行人的人臉圖像進行裁剪，得到N張局部人臉圖像，包括：

獲取所述最優模型組合對應的N種裁剪規則，每種裁剪規則用于指示關鍵點名稱組合和裁剪尺度，所述關鍵點名稱組合包括人臉中多個關鍵點的名稱；

從待識別的行人的人臉圖像中提取多個關鍵點；

對于每種裁剪規則，確定所述裁剪規則所指示的關鍵點名稱組合和裁剪尺度，從所述多個關鍵點中選擇名稱屬于所述關鍵點名稱組合的關鍵點，根據選出的所述關鍵點生成裁剪中心點，根據所述裁剪中心點和所述裁剪尺度對所述人臉圖像進行裁剪，得到一張局部人臉圖像。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述關鍵點名稱組合包括以下關鍵點的名稱組合：

左眼中心關鍵點和右眼中心關鍵點；或者，

左眼中心關鍵點、右眼中心關鍵點、左側嘴角關鍵點和右側嘴角關鍵點；或者，

左眼中心關鍵點、右眼中心關鍵點和鼻尖關鍵點；或者，

左側嘴角關鍵點、右側嘴角關鍵點和鼻尖關鍵點。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

利用所述最優模型組合對所述N張局部人臉圖像進行處理，得到N個性別特征向量和N個年齡特征向量；

對所述N個性別特征向量進行逐元素累加運算和歸一化運算，對得到的第一運算結果進行分類，得到所述行人的性別信息；

對所述N個年齡特征向量進行逐元素累加運算和歸一化運算，對得到的第二運算結果進行分類，得到所述行人的年齡信息；

利用所述最優模型組合將所述性別信息和所述年齡信息作為所述輸出結果進行輸出。

5.根據權利要求1至4中任一項所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取訓練數據集和測試數據集，所述訓練數據集包括多個訓練數據組，每個訓練數據組是按照M種裁剪規則，對一張訓練人臉圖像裁剪得到的M張局部人臉圖像，所述測試數據集包括多個測試數據組，每個測試數據組是按照M種裁剪規則，對一張測試人臉圖像裁剪得到的M張局部人臉圖像，M≥N；

創建N個具有不同模型結構的模型；

將每個訓練數據組中的M張局部人臉圖像全部輸入N個模型中的每個模型進行訓練，得到M×N個識別模型，每個識別模型對應于一種裁剪規則；

利用所述測試數據集對所述M×N個識別模型進行測試，將根據測試精度選擇的N個識別模型確定為所述最優模型組合。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述利用所述測試數據集對所述M×N個識別模型進行測試，將根據測試結果選擇的N個識別模型確定為所述最優模型組合，包括：

利用所述測試數據集對所述M×N個識別模型進行測試，得到每個識別模型的測試精度；

從所述M×N個識別模型中選擇測試精度滿足預定條件的K個識別模型，K≥N；

對所述K個識別模型進行遍歷，得到V個模型組合，每個模型組合中包括N個具有不同模型結構的識別模型，所述V為正整數；

將所述V個模型組合中識別精度最高的模型組合確定為所述最優模型組合。