[發明專利]一種訓練人臉衰老檢測模型的方法及相關裝置

在審

• 申請號: 202110637569.9
• 申請日: 2021-06-08
• 公開（公告）號: CN113343851A
• 公開（公告）日: 2021-09-03
• 發明（設計）人: 陳仿雄
• 申請（專利權）人: 深圳數聯天下智能科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 深圳市六加知識產權代理有限公司 44372
• 代理人: 孟麗平

本發明實施例涉及智能檢測技術領域，公開了一種訓練人臉衰老檢測模型的方法及相關裝置，圖像樣本集中圖像的真實標簽包括衰老特征的類別、位置框和嚴重程度。多種類別的衰老特征使得預設卷積神經網絡能夠學習多個維度的反映人臉衰老的參考特征，相比于單一維度的參考特征，可以消除因用戶自身衰老表征形式差異帶來的誤差，能夠提高模型的準確性，并且，真實標簽還包括衰老特征的嚴重程度，該嚴重程度包括至少一個程度等級，使得預設卷積神經網絡能夠學習不同程度的各類別的衰老特征，檢測結果更加精細化。此外，通過設置各初始先驗框的寬高比能夠匹配真實標簽中各衰老特征的尺寸，可以減少訓練時間，能夠有效加快模型收斂，還能提高模型的準確度。

技術領域

本發明實施例涉及智能檢測技術領域，尤其涉及一種訓練人臉衰老檢測模型的方法及相關裝置。

背景技術

隨著人們生活水平的不斷提高，無論男女老少，越來越追求皮膚年輕化。此外，隨著人工智能的發展，人們越來越喜歡使用app等軟件進行輔助測膚，例如使用測膚app軟件檢測皮膚狀態、衰老程度等。

然而，目前的測膚app軟件僅僅只能根據臉部皮膚粗略估計出用戶的年齡，以反映用戶的衰老程度，一方面，不能準確確定衰老特征，不能為用戶提供具體的改善支持，另一方面，估計出的年齡無法準確確定用戶人臉的衰老程度，從而，無法為用戶提供界限清楚的衰老程度信息。

發明內容

本發明實施例主要解決的技術問題是提供一種訓練人臉衰老檢測模型的方法及相關裝置，其中，采用該訓練方法訓練得到的人臉衰老檢測模型，能夠準確檢測出衰老特征的類別、位置和嚴重程度，從而，根據衰老特征的類別、位置和嚴重程度能夠準確確定界限清楚的衰老程度，以方便用戶了解自身臉部皮膚情況。

為解決上述技術問題，第一方面，本發明實施例中提供給了一種訓練人臉衰老檢測模型的方法，包括：

獲取包括人臉的圖像樣本集，其中，所述圖像樣本集中的每一圖像均標注有真實標簽，所述真實標簽包括衰老特征的類別、位置框和嚴重程度，其中，所述衰老特征為反映人臉衰老的參考特征，所述衰老特征的類別包括至少一種衰老特征，所述嚴重程度包括至少一個程度等級；

獲取位置框集合，根據所述位置框集合，確定預設個數的初始先驗框的寬高比，其中，所述位置框集合包括所述圖像樣本集中各圖像中各衰老特征的位置框；

將所述圖像樣本集，輸入預設卷積神經網絡進行訓練，所述預設卷積神經網絡以所述預設個數的初始先驗框對所述圖像樣本集進行學習，以獲取人臉衰老檢測模型。

在一些實施例中，所述根據所述位置框集合，確定預設個數的初始先驗框的寬高比的步驟包括：

對所述衰老特征的類別中的任一一種目標衰老特征，在所述位置框集合中，從所述目標衰老特征對應的各位置框中隨機選擇一位置框作為標準位置框，計算所述目標衰老特征對應的的各位置框中除所述標準位置框外的剩余位置框分別與所述標準位置框的并交比，以獲取各類別的衰老特征對應的各并交比；

將所述各類別的衰老特征對應的各并交比一起排序，以生成并交比序列；

根據所述并交比序列，將所述位置框集合分成所述預設個數的位置框子集；

根據一位置框子集，確定一初始先驗框的寬高比，以獲取所述預設個數的初始先驗框的寬高比。

在一些實施例中，所述根據所述并交比序列，將所述位置框集合分成所述預設個數的位置框子集，包括：

對所述并交比序列分段，以獲取所述預設個數的并交比子序列；

對于所述預設個數的并交比子序列中的任一目標并交比子序列，獲取生成所述目標并交比子序列中各并交比的位置框，以作為一位置框子集。

在一些實施例中，所述根據一位置框子集，確定一初始先驗框的寬高比步驟包括：