[发明专利]一种针对人脸图像的年龄判别方法和装置

权利要求书

1.一种针对人脸图像的年龄判别方法，其特征在于，包括：

基于纹理和形状特征，对人脸图像进行粗略估计；

若粗略估计结果落入年龄最大组和年龄最小组，则结束本次操作；

否则，依据从特定年龄组别样本获取的人脸特征库，对所述有效人脸图像进行精细估计，并依据精细估计结果确定该人脸图像所属的年龄组别。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于纹理和形状特征，对人脸图像进行粗略估计的步骤包括：

基于形状分析，判断人脸图像属于成人脸型还是儿童脸型；

若为成人脸型，则通过纹理分析，判断人脸图像是否属于年龄最大组，若否，则执行精细估计步骤；

若为儿童脸型，则通过纹理分析，判断人脸图像是否属于年龄最小组，若否，则执行精细估计步骤。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于纹理和形状特征，对人脸图像进行粗略估计的步骤包括：

基于纹理分析，判断人脸图像属于非皱纹脸型还是皱纹脸型；

若为非皱纹脸型，则通过形状分析，判断人脸图像属于儿童脸型还是成人脸型；

若为皱纹脸型，则通过形状分析，判断人脸图像属于年龄最大组还是年龄最小组。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述精细估计步骤包括：

对人脸图像进行双高斯差滤波；

对所述滤波后的人脸图像进行直方图均衡化操作；

首先对均衡化的后的人脸图像，做Gabor卷积，然后针对不同方向、不同尺度的Gabor卷积图像，提取LDA特征，并根据所述LDA特征建立年龄模板；

基于所述年龄模板，采用最近邻方法将人脸图像进行归类。

5.如权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述形状分析为器官比例分析，所述纹理分析为皱纹分析。

6.如权利要求2或3所述的方法，其特征在于，

针对成人脸型，执行精细估计步骤后的年龄组别包括儿童、少年、青年和中年；

针对儿童脸型，执行精细估计步骤后的年龄组别包括幼儿和儿童。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于纹理和形状特征，对人脸图像进行粗略估计的步骤前，还包括：

对人脸图像进行预处理，以预处理后的人脸图像进行粗略估计操作。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述对人脸图像进行预处理的步骤包括：

对所述人脸图像进行眼睛定位，得到眼睛位置；

根据所述眼睛位置，对所述人脸图像进行归一化操作；

从所述归一化后的人脸图像中割取预设大小的图像。

9.一种针对人脸图像的年龄判别装置，其特征在于，包括：

粗略估计模块，用于基于纹理和形状特征，对人脸图像进行粗略估计，并判断粗略估计结果是否落入年龄最大组和年龄最小组，若是，则结束本次操作，否则，触发精细估计模块；

精细估计模块，用于依据从特定年龄组别样本获取的人脸特征库，对所述有效人脸图像进行精细估计，并依据所述精细估计结果确定该人脸图像所属的年龄组别。

10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述粗略估计模块包括：

形状分析子模块，用于基于形状分析，判断人脸图像属于成人脸型还是儿童脸型；

成人脸型分析子模块，用于在人脸图像属于成人脸型时，通过纹理分析，判断人脸图像是否属于年龄最大组，若否，则触发精细估计模块；

儿童脸型分析子模块，用于在人脸图像属于儿童脸型时，通过纹理分析，判断人脸图像是否属于年龄最小组，若否，则触发精细估计模块。

11.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述粗略估计模块包括：

纹理分析子模块，用于基于纹理分析，判断人脸图像属于非皱纹脸型还是皱纹脸型；

非皱纹脸型分析子模块，用于在人脸图像属于非皱纹脸型时，通过形状分析，判断人脸图像属于儿童脸型还是成人脸型；

皱纹脸型分析子模块，用于在人脸图像属于皱纹脸型时，通过形状分析，判断人脸图像属于年龄最大组还是年龄最小组。

12.如权利要求9所述的装置，其特征在于，还包括：

预处理模块，用于对人脸图像进行预处理，并触发粗略估计模块对预处理后的人脸图像进行粗略估计操作。

13.如权利要求12所述的装置，其特征在于，所述预处理模块包括：

眼睛定位子模块，用于对所述人脸图像进行眼睛定位，得到眼睛位置；

归一化子模块，用于根据所述眼睛位置，对所述人脸图像进行归一化操作；

割取子模块，用于从所述归一化后的人脸图像中割取预设大小的图像。