[发明专利]图像分类方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种图像分类方法，其特征在于，包括：

获取待识别的人脸图像；

将所述人脸图像输入到年龄判断模型中，对所述人脸图像进行年龄分类，其中，所述年龄判断模型提取所述人脸图像的至少两个不同图像维度的特征集，并根据至少两个特征集对所述人脸图像进行年龄分类；；

获取所述年龄判断模型输出的所述人脸图像的年龄分类数据。

2.根据权利要求1所述的图像分类方法，其特征在于，所述年龄判断模型包括第一特征通道、第二特征通道和分类通道；所述将所述人脸图像输入到年龄判断模型中，对所述人脸图像进行年龄分类，包括：

将所述人脸图像的第一维度图像输入到所述第一特征通道内，并获取所述第一特征通道输出的第一特征集；

将所述人脸图像的第二维度图像输入到所述第二特征通道内，并获取所述第二特征通道输出的第二特征集；

将所述第一特征集和第二特征集输入到所述分类通道中进行年龄分类。

3.根据权利要求2所述的图像分类方法，其特征在于，所述第一维度图像为所述人脸图像的原图，所述第一特征通道为卷积神经网络通道；所述将所述人脸图像的第一维度图像输入到所述第一特征通道内，并获取所述第一特征通道输出的第一特征集，包括：

将所述人脸图像的原图输入到所述卷积神经网络通道中；

获取所述卷积神经网络通道输出的第一特征集。

4.根据权利要求2所述的图像分类方法，其特征在于，所述第二维度图像为所述人脸图像的人脸关键点图像，所述第二特征通道为深度神经网络通道；所述将所述人脸图像的第二维度图像输入到所述第二特征通道内，并获取所述第二特征通道输出的第二特征集，包括：

将所述人脸关键点图像的原图输入到所述深度神经网络通道中；

获取所述深度神经网络通道输出的第二特征集。

5.根据权利要求2所述的图像分类方法，其特征在于，所述第一特征集包括：第一权重参数和第一特征信息；所述第二特征集包括：第二权重参数和第二特征信息；所述将所述第一特征集和第二特征集输入到所述分类通道中进行年龄分类，包括：

计算所述第一权重参数与第一特征信息的第一乘积和所述第二权重参数与第二特征信息的第二乘积；

根据所述第一乘积和第二乘积计算所述第一特征集和第二特征集的特征加权求和值；

将所述特征加权求和值输入到所述分类通道中进行年龄分类。

6.根据权利要求4所述的图像分类方法，其特征在于，在所述获取待识别的人脸图像之后，还包括：

将所述人脸图像输入到预设的第一神经网络模型中；

获取所述第一神经网络模型的卷积层输出的人脸关键点图像。

7.根据权利要求1所述的图像分类方法，其特征在于，所述年龄判断模型的训练方法，包括：

获取标记有分类判断信息的训练样本数据，其中，所述训练样本数据包括人脸图像以及派生于所述人脸图像的人脸关键点图像；

将所述训练样本数据输入至初始预设的神经网络模型获取所述训练样本数据的分类参照信息；

比对所述训练样本数据内不同样本的模型分类参照信息与所述分类判断信息是否一致；

当所述模型分类参照信息与所述分类判断信息不一致时，反复循环迭代的更新所述神经网络模型中的权重，至所述比对结果与所述分类判断信息一致时结束，得到所述年龄判断模型。

8.一种图像分类装置，其特征在于，包括：

获取单元，被配置为获取待识别的人脸图像；

处理单元，被配置为将所述人脸图像输入到年龄判断模型中，对所述人脸图像进行年龄分类，其中，所述年龄判断模型提取所述人脸图像的至少两个不同图像维度的特征集，并根据至少两个特征集对所述人脸图像进行年龄分类；；

执行单元，被配置为获取所述年龄判断模型输出的所述人脸图像的年龄分类数据。