[发明专利]电子装置、基于图像的年龄分类方法及存储介质有效
申请号: | 201711059224.X | 申请日: | 2017-11-01 |
公开(公告)号: | CN108021863B | 公开(公告)日: | 2022-05-06 |
发明(设计)人: | 戴磊 | 申请(专利权)人: | 平安科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | G06V40/16 | 分类号: | G06V40/16;G06V10/26 |
代理公司: | 深圳市沃德知识产权代理事务所(普通合伙) 44347 | 代理人: | 高杰;于志光 |
地址: | 518000 广东省深*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 电子 装置 基于 图像 年龄 分类 方法 存储 介质 | ||
1.一种电子装置,其特征在于,所述电子装置包括存储器、及与所述存储器连接的处理器,所述处理器用于执行所述存储器中存储的基于图像的年龄分类程序,所述基于图像的年龄分类程序被所述处理器执行时实现如下步骤:
裁剪步骤,在收到待识别年龄的第一人脸图像后,检测第一人脸图像包含的人脸范围和年龄特征,利用预设的裁剪规则将所述第一人脸图像进行裁剪,得到预设数量的第二人脸图像,所述年龄特征包括脸部肤色、色斑、皱纹、脸部包含各个轮廓、各个轮廓之间的距离,以及各个轮廓的大小,及所述预设的裁剪规则包括:
检测所述第一人脸图像包含的人脸范围和年龄特征;
根据检测的人脸范围确定人脸对应的像素区域,找出该像素区域对应的起始像素和结束像素;
将该起始像素作为第一个预设大小裁剪框的定点像素,从该起始像素开始,沿着该起始像素的横坐标方向,每隔第一数量像素确定一个预设大小裁剪框的横向定点像素,在每一个横向定点像素处利用预设大小裁剪框对该像素区域裁剪一次,得到至少一个所述第二人脸图像,所述第二人脸图像均包含至少一个所述年龄特征;
年龄特征向量生成步骤,分别利用预先确定的人脸图像识别模型对所述第二人脸图像进行年龄识别,生成各个所述第二人脸图像对应的年龄特征向量;
平均年龄特征向量生成步骤,将各个所述年龄特征向量进行求均值处理,得到平均年龄特征向量;
年龄分类步骤,利用预先确定的年龄分类函数对所述平均年龄特征向量进行年龄分类分析,得到所述第二人脸图像对应的平均年龄类型,所述平均年龄类型即为所述第一人脸图像对应的年龄类型,所述年龄分类函数为softmax函数。
2.如权利要求1所述的电子装置,其特征在于,所述人脸图像识别模型包括与所述年龄特征向量的生成网络匹配的输出层,所述输出层包括所述年龄分类函数。
3.如权利要求1所述的电子装置,其特征在于,所述预设的裁剪规则还包括:
从该起始像素开始,沿着该起始像素的纵坐标方向,每隔第二数量像素确定一个预设大小裁剪框的纵向定点像素;
逐一选择纵向定点像素,在选择一个纵向定点像素后,将该纵向定点像素作为预设大小裁剪框的定点像素,从该纵向定点像素开始,沿着该纵向定点像素的横坐标方向,每隔第一数量像素确定一个预设大小裁剪框的横向定点像素,在每一个横向定点像素处利用预设大小裁剪框对该像素区域裁剪一次,得到至少一个所述第二人脸图像,所述第二人脸图像均包含至少一个所述年龄特征。
4.如权利要求1所述的电子装置,其特征在于,所述预先确定的人脸图像识别模型包括卷积神经网络模型,所述年龄特征向量的生成网络为卷积神经网络,所述年龄特征向量生成步骤包括分别利用所述卷积神经网络对所述第二人脸图像包含的年龄特征进行分析,生成各个所述第二人脸图像对应的所述年龄特征向量。
5.一种基于图像的年龄分类方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:
A、在收到待识别年龄的第一人脸图像后,检测第一人脸图像包含的人脸范围和年龄特征,利用预设的裁剪规则将所述第一人脸图像进行裁剪,得到预设数量的第二人脸图像,所述年龄特征包括脸部肤色、色斑、皱纹、脸部包含各个轮廓、各个轮廓之间的距离,以及各个轮廓的大小,所述预设的裁剪规则包括:
检测所述第一人脸图像包含的人脸范围和年龄特征;
根据检测的人脸范围确定人脸对应的像素区域,找出该像素区域对应的起始像素和结束像素;
将该起始像素作为第一个预设大小裁剪框的定点像素,从该起始像素开始,沿着该起始像素的横坐标方向,每隔第一数量像素确定一个预设大小裁剪框的横向定点像素,在每一个横向定点像素处利用预设大小裁剪框对该像素区域裁剪一次,得到至少一个所述第二人脸图像,所述第二人脸图像均包含至少一个所述年龄特征;
B、分别利用预先确定的人脸图像识别模型对所述第二人脸图像进行年龄识别,生成各个所述第二人脸图像对应的年龄特征向量;
C、将各个所述年龄特征向量进行求均值处理,得到平均年龄特征向量;
D、利用预先确定的年龄分类函数对所述平均年龄特征向量进行年龄分类分析,得到所述第二人脸图像对应的平均年龄类型,所述平均年龄类型即为所述第一人脸图像对应的年龄类型,所述年龄分类函数为softmax函数。
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