[發明專利]年齡估計方法、裝置和電子設備

在審

• 申請號: 202110353708.5
• 申請日: 2021-03-31
• 公開（公告）號: CN113033444A
• 公開（公告）日: 2021-06-25
• 發明（設計）人: 蘇馳;李凱;劉弘也;王育林
• 申請（專利權）人: 北京金山云網絡技術有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 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: 徐麗

本發明提供了一種年齡估計方法、裝置和電子設備，將包含有目標對象的待估計圖像輸入至年齡估計模型，得到輸出結果；基于輸出結果確定目標對象的年齡；年齡估計模型訓練過程為：基于樣本圖像攜帶有年齡標簽的第一樣本集訓練初始模型，得到中間模型；通過中間模型和第一樣本集為僅包含有樣本圖像的第二樣本集添加年齡標簽；通過第一樣本集和添加有年齡標簽的第二樣本集訓練中間模型或初始模型，得到年齡估計模型。該方式通過攜帶有年齡標簽的樣本圖像訓練得到中間模型，基于中間模型為沒有標簽的圖像添加年齡標簽，從而擴展了樣本圖像的數量，基于擴展后的大量樣本圖像訓練得到年齡估計模型，提升了模型的泛化能力，也提高了模型年齡估計的準確度。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，尤其是涉及一種年齡估計方法、裝置和電子設備。

背景技術

年齡作為一種重要的人臉屬性，在人機交互、智能商務、安全監控和娛樂等領域都有著廣泛的應用前景。相關技術中，通常通過訓練好的神經網絡模型識別人臉圖像中人的年齡，該神經網絡模型是在年齡數據集上訓練得到的，但是由于年齡涉及到個人隱私，收集帶有年齡標簽的人臉樣本是非常困難和耗時的，使得年齡數據集的數據量有限，導致在該年齡數據集上訓練得到的模型容易過擬合，使得模型泛化能力較差，從而影響模型年齡估計的準確度。

發明內容

本發明的目的在于提供一種年齡估計方法、裝置和電子設備，以提高模型的泛化能力，以及模型進行年齡估計的準確度。

第一方面，本發明提供了一種年齡估計方法，該方法包括：獲取包含有目標對象的待估計圖像；將待估計圖像輸入至預先訓練完成的年齡估計模型中，得到輸出結果；基于該輸出結果確定目標對象的年齡；該年齡估計模型通過下述方式訓練得到：基于第一樣本集訓練初始模型，得到中間模型；該第一樣本集中的樣本圖像攜帶有年齡標簽；通過中間模型和第一樣本集，為僅包含有樣本圖像的第二樣本集中的樣本圖像添加年齡標簽；通過第一樣本集和添加有年齡標簽的第二樣本集訓練中間模型或者訓練初始模型，得到年齡估計模型。

在可選的實施方式中，上述通過中間模型和第一樣本集，為僅包含有樣本圖像的第二樣本集中的樣本圖像添加年齡標簽的步驟，包括：按照一個年齡值對應一個子樣本集的規則，根據第一樣本集中樣本圖像的年齡標簽對應的年齡值，將第一樣本集劃分為多個子樣本集；通過中間模型，得到第一樣本集中每個樣本圖像對應的特征值和第二樣本集中每個樣本圖像對應的特征值；針對第二樣本集中的每個樣本圖像，根據當前圖像的特征值與第一樣本集中每個樣本圖像的特征值，確定當前圖像與每個子樣本集之間的距離；基于當前圖像與每個子樣本集之間的距離，確定當前圖像的年齡標簽。

在可選的實施方式中，上述通過中間模型，得到第一樣本集中每個樣本圖像對應的特征值和第二樣本集中每個樣本圖像對應的特征值的步驟，包括：將第一樣本集中的樣本圖像依次輸入至中間模型中，通過中間模型對輸入的圖像進行特征提取，得到第一樣本集中每個樣本圖像對應的特征值；將第二樣本集中的樣本圖像依次輸入至中間模型中，通過該中間模型對輸入的圖像進行特征提取，得到第二樣本集中每個樣本圖像對應的特征值。

在可選的實施方式中，上述根據當前圖像的特征值與第一樣本集中每個樣本圖像的特征值，確定當前圖像與每個子樣本集之間的距離的步驟，包括：通過下述算式，確定當前圖像與每個子樣本集之間的距離：

其中，表示第二樣本集中的第i個樣本圖像與年齡值為k的子樣本集之間的距離；N′為正整數，表示第二樣本集中樣本圖像的總數；M為正整數，表示第一樣本集中對應的年齡值的最大值；N^k為正整數，表示年齡值為k的子樣本集中的樣本圖像的總數；f_i′表示第二樣本集中的第i個樣本圖像的特征值；表示年齡值為k的子樣本集中第j個樣本圖像的特征值；代表向量的F范數的平方。