[发明专利]一种人脸图像的性别标注方法及人脸性别检测方法

权利要求书

1.一种人脸图像的性别标注方法，其步骤为：

1)从待标注人脸图片的图像来源上下文信息中提取候选的人名关键词；

2)根据所提取的人名关键词在网络中进行搜索，返回结果网页；

3)在该结果网页中计算设定的性别相关词语的出现频率，并根据该出现频率初步确定该待标注人脸图片的性别；其中，设定的性别相关词语包括男性词集和女性词集；男性词集包含他，先生，男，男性，帅哥；女性词集包含她，夫人，女士，女孩；

4)分别采用人脸技术平台和人脸属性分析算法检测该待标注人脸图片的性别；

5)根据步骤3)、4)的识别结果进行加权求和，根据加权求和的结果与设定阈值的比较结果确定该待标注人脸图片的最终性别，标注该待标注人脸图片的性别以用于人脸性别识别模型的训练；其中，根据历史最终性别标注结果，分别统计步骤3)的历史性别识别结果准确率、人脸技术平台的历史性别识别结果准确率和人脸属性分析算法的历史性别识别结果准确率，根据统计结果调整相应的权重。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于根据步骤3)的性别识别结果、人脸技术平台的性别识别结果和人脸属性分析算法的性别识别结果进行加权求和，得到一L值，根据该L值与设定阈值的比较结果确定该待标注人脸图片的最终性别。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于在维基百科和百度百科中搜索候选的人名关键词，得到结果网页。

4.一种人脸图像的人脸性别检测方法，其步骤为：

1)数据自动采集系统从服务器获取人脸图片及其上下文信息；

2)数据自动标注系统对获取的每一待标注人脸图片的性别进行标注；其中标注方法为：

21)从待标注人脸图片的图像来源上下文信息中提取候选的人名关键词；

22)根据所提取的人名关键词在网络中进行搜索，返回结果网页；

23)在该结果网页中计算设定的性别相关词语的出现频率，并根据该出现频率初步确定该待标注人脸图片的性别；其中，设定的性别相关词语包括男性词集和女性词集；男性词集包含他，先生，男，男性，帅哥；女性词集包含她，夫人，女士，女孩；

24)分别采用人脸技术平台和人脸属性分析算法检测该待标注人脸图片的性别；

25)根据步骤23)、24)的识别结果进行加权求和，根据加权求和的结果与设定阈值的比较结果确定该待标注人脸图片的最终性别，标注该待标注人脸图片的性别；其中，根据历史最终性别标注结果，分别统计步骤23)的历史性别识别结果准确率、人脸技术平台的历史性别识别结果准确率和人脸属性分析算法的历史性别识别结果准确率，根据统计结果调整相应的权重；

3)提取每一性别标注图片的特征向量，自动算法训练系统利用机器学习算法定期对性别标注后的人脸图片进行训练，生成一人脸性别识别模型；

4)对于待检测人脸图像，提取其特征向量利用所述人脸性别识别模型对其性别进行检测。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于根据步骤23)的性别识别结果、人脸技术平台的性别识别结果和人脸属性分析算法的性别识别结果进行加权求和，得到一L值，根据该L值与设定阈值的比较结果确定该待标注人脸图片的最终性别。

6.如权利要求4或5所述的方法，其特征在于所述数据自动采集系统从服务器获取人脸图片及其上下文信息的方法为：

71)所述服务器根据输入的人脸关键字搜索相应的人脸图片文件并保存；

72)计算每一人脸图片文件的哈希码、颜色直方图、上下文和标签信息；

73)将每一人脸图片与已存人脸图片进行哈希码和颜色直方图比对，去除重复的图像；

74)使用人脸检测算法模块检测步骤73)处理后保留的每一人脸图片，将人脸位置信息保存到数据库；使用人脸关键点定位算法定位人脸上的关键点信息并保存到数据库。

7.如权利要求4或5所述的方法，其特征在于所述特征向量包括人脸图像的颜色、梯度、边缘、角点特征。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于提取所述特征向量的方法为：首先在人脸图片中检测出人脸位置，然后在人脸区域中提取颜色、梯度、边缘、角点特征数据并将其连接成一个特征向量，得到所述特征向量。