[发明专利]人脸属性值计算方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及信息技术领域，具体而言，涉及一种人脸属性值计算方法和系统。

背景技术

现有技术中，普遍采用生物特征计算技术进行对人脸的分析评估：即将人脸中的生物特征与预设特征库中的生物特征进行匹配，以及基于匹配结果调用相应的计算模型进行计算。

采用生物特征计算技术来进行人脸分析计算的主要缺陷在于：由于人脸的复杂程度较高，且不同人脸之间的相似程度较低，所以特征库中需要存储海量的生物特征来进行人脸匹配，而且对采集生物特征的图像数据具有较高精确度的要求，例如，光线强度、拍照角度等方面要求都比较严格。由此可见，基于生物特征计算技术所实现的人脸计算，需要过多的数据准备工作，收集足够的生物特征的过程存在较大困难。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的人脸属性值计算方法和系统。

依据本发明的一个方面，提供了一种人脸属性值计算方法，其包括：根据已收集的人脸图片集合中人脸图片的特征，生成所述人脸图片集合中人脸图片的特征向量；将所述人脸图片集合中人脸图片的特征向量，转换为多个基准向量；为所述多个基准向量分配对应的属性值，并使用所述多个基准向量及对应的属性值来建立属性计算模型；根据目标人脸图片的特征，生成所述目标人脸图片的特征向量；根据所述目标人脸图片的特征向量和所述属性计算模型，计算得到所述目标人脸图片的属性值。

可选地，前述的人脸属性值计算方法，其中，还包括：根据预定的第一条件，将所述人脸图片集合分为第一集合和第二集合；使用所述多个基准向量及对应的属性值来建立属性计算模型，具体包括：分别为所述第一集合、所述第二集合建立属性计算模型；将所述目标人脸图片的特征向量代入所述属性计算模型，以计算得到所述目标人脸图片的属性值，具体包括：根据所述第一条件，选择所述第一集合或所述第二集合对应的属性计算模型，来计算所述目标人脸图片的属性值。

可选地，前述的人脸属性值计算方法，其中，还包括：根据预定的第二条件，将所述第一集合分为第一子集合和第二子集合，以及将所述第二集合分为第三子集合和第四子集合；分别为所述第一集合、所述第二集合建立属性计算模型，具体包括：分别为所述第一子集合、所述第二子集合、所述第三子集合、所述第四子集合建立属性计算模型；将所述目标人脸图片的特征向量代入所述属性计算模型，以计算得到所述目标人脸图片的属性值，具体包括：根据所述第一条件，分别选择所述第一子集合、所述第二子集合对应的属性计算模型进行计算，并根据所述第一子集合、所述第二子集合对应的属性计算模型的计算结果，计算得到所述目标人脸图片的属性值；或分别选择所述第三子集合、所述第四子集合对应的属性计算模型进行计算，并根据所述第三子集合、所述第四子集合对应的属性计算模型的计算结果，计算得到所述目标人脸图片的属性值。

可选地，前述的人脸属性值计算方法，其中，所述将所述人脸图片集合中人脸图片的特征向量转换为多个基准向量的步骤包括：分别计算所述第一子集合、所述第二子集合、所述第三子集合、所述第四子集合中的每张人脸图片的特征向量与其他人脸图片的特征向量之间的距离，并取其中的最小距离；分别取所述第一子集合、所述第二子集合、所述第三子集合、所述第四子集合中的所有人脸图片对应的最小距离中的最小值、最大值和/或平均值，作为所述第一子集合、所述第二子集合、所述第三子集合、所述第四子集合的基准向量。

可选地，前述的人脸属性值计算方法，其中，所述使用所述多个基准向量及对应的属性值来建立属性计算模型的步骤包括：以所述多个基准向量为横坐标且以所述多个基准向量对应的属性值为纵坐标拟合曲线，作为所述属性计算模型。

依据本发明的另一方面，还提供了一种人脸属性值计算系统，其包括：第一特征向量生成模块，用于根据已收集的人脸图片集合中人脸图片的特征，生成所述人脸图片集合中人脸图片的特征向量；基准向量计算模块，用于将所述人脸图片集合中人脸图片的特征向量，转换为多个基准向量；模型建立模块，用于为所述多个基准向量分配对应的属性值，并使用所述多个基准向量及对应的属性值来建立属性计算模型；第二特征向量特征模块，用于根据目标人脸图片的特征，生成所述目标人脸图片的特征向量；属性值计算模块，用于根据所述目标人脸图片的特征向量和所述属性计算模型，计算得到所述目标人脸图片的属性值。