[發明專利]性別識別方法、系統、電子裝置及存儲介質

在審

• 申請號: 202110253386.7
• 申請日: 2021-03-08
• 公開（公告）號: CN112926478A
• 公開（公告）日: 2021-06-08
• 發明（設計）人: 申嘯塵;周有喜;喬國坤
• 申請（專利權）人: 新疆愛華盈通信息技術有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 深圳市嘉勤知識產權代理有限公司 44651
• 代理人: 鄔劍星

1.一種性別識別方法，其特征在于，包括：

采集人臉圖像；

對所述人臉圖像進行預處理；

將預處理后的所述人臉圖像輸入預先建立的性別識別模型；

接收所述性別識別模型對所述人臉圖像的性別識別結果，并輸出所述性別識別結果；

所述預先建立性別識別模型的步驟：獲取人臉識別模型，所述人臉識別模型包括特征層、全連接層、第一損失函數；獲取修正信息，根據所述修正信息將所述全連接層替換為二分類的全連接層，以及將所述第一損失函數替換為交叉熵損失函數，得到所述性別識別模型。

2.根據權利要求1所述的性別識別方法，其特征在于，

所述對采集的人臉圖像進行預處理包括：

利用預先建立的人臉檢測模型檢測所述人臉圖像中的人臉關鍵點；

將所述關鍵點進行仿射變換至特定點位對所述人臉圖像進行校正。

3.根據權利要求1所述的性別識別方法，其特征在于，所述交叉熵損失函數為：

其中，M為人臉圖像集，i為人臉圖像集中的第i個人臉圖像，y_i為第i個數據的真實標簽，p′_i為置信度參與后的第i個人臉圖像經過全連接層輸出的概率；所述概率公式如下：

p′_i＝c·p_i+(1-c)y_i

其中，c為置信度，p_i為第i個人臉圖像在經過全連接層輸出的概率。

4.根據權利要求3所述的性別識別方法，其特征在于，

所述預先建立性別識別模型還包括以下訓練所述性別識別模型的步驟：

將不同性別的人臉樣本數據輸入至所述性別識別模型；

利用所述交叉熵損失函數計算得到性別分類損失值；

計算所述置信度的負對數值，并乘以預設的動態參數，得到置信度損失值；

將所述性別分類損失值及所述置信度損失值相加，以得到所述總損失值；

當總損失值收斂時，結束訓練。

5.根據權利要求4所述的性別識別方法，其特征在于，

訓練所述性別識別模型的步驟還包括：

判斷所述置信度是否小于預設的第一閾值，若是，則為所述動態參數賦予第一參數，若否，則為所述動態參數賦予第二參數，所述第一參數大于所述第二參數。

6.根據權利要求3所述的性別識別方法，其特征在于，

采集人臉圖像的方法包括：從視頻流中獲取對同一人臉的N張連續的人臉圖像，N為奇數，且大于1；

所述性別識別方法還包括：

對所述N張連續的人臉圖像進行性別識別，得到N個性別識別結果；

判斷所述N個性別識別結果中，男性結果數量是否大于女性結果數量，若是，輸出男性性別識別結果，否則輸出女性性別識別結果。

7.根據權利要求6所述的性別識別方法，其特征在于，

所述性別識別方法還包括：

獲取對同一人臉的N張連續人臉圖像上的人臉圖像進行性別識別時，生成的N個置信度；

判斷N個置信度中，是否有小于預設的第二閾值的置信度；

若否，判斷所述N個性別識別結果中，男性結果數量是否大于女性結果數量，若是則輸出男性性別識別結果，否則輸出女性性別識別結果；

若是，去除N個性別識別結果中，置信度小于所述第二閾值的性別識別結果，得到性別識別結果集，判斷所述性別識別結果集中，男性結果數量是否大于女性結果數量，若是則輸出男性性別識別結果，否則輸出女性性別識別結果。