[发明专利]年龄的估计方法、装置、电子设备和计算机存储介质

权利要求书

1.一种年龄的估计方法，其特征在于，包括：

获取待处理图像，并根据所述待处理图像中目标对象的脸部特征点对所述待处理图像进行人脸对齐处理，得到对齐后的待处理图像；

根据脸部模板中特征点的位置信息确定所述目标对象的脸部包围框信息，其中，所述脸部模板为预先设置的包含目标脸部的各个器官的特征点的模板，所述目标脸部和所述目标对象的脸部为所属相同类型的脸部；

按照预设扩张原则对所述脸部包围框信息所表示的原始脸部包围框进行扩张处理，得到至少一个扩张后的脸部包围框；

将所述原始脸部包围框和所述至少一个扩张后的脸部包围框确定为目标切割轨迹；

基于所述目标切割轨迹对所述对齐后的待处理图像进行切割处理，得到多张待处理脸部图像，其中，所述多张待处理脸部图像的尺寸大小不同，所述多张待处理脸部图像包含脸部周围环境信息；

通过年龄估计模型对所述多张待处理脸部图像进行年龄估计处理，得到所述待处理图像中目标对象的年龄信息；

其中，所述年龄估计模型包括：权值共享的卷积神经网络和全连接网络；通过年龄估计模型对所述多张待处理脸部图像进行年龄估计处理，得到所述待处理图像中目标对象的年龄信息包括：

通过所述权值共享的卷积神经网络对每张待处理脸部图像进行特征提取，得到多张待处理脸部图像的图像特征；

通过所述全连接网络对所述多张待处理脸部图像的图像特征进行年龄估计处理，得到所述待处理图像中目标对象的年龄信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述权值共享的卷积神经网络包括：卷积模块、挤压与激励模块；

通过所述权值共享的卷积神经网络对每张待处理脸部图像进行特征提取，得到多张待处理脸部图像的图像特征包括：

通过所述卷积模块对每张待处理脸部图像进行特征提取，得到多张初始特征图；

通过所述挤压与激励模块计算每张初始特征图的通道权重向量；

利用所述通道权重向量对其所对应的初始特征图进行通道加权处理，得到多张目标特征图；

对每张目标特征图进行重塑处理，得到多张重塑处理后的特征图；

将所述多张重塑处理后的特征图作为所述多张待处理脸部图像的图像特征。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述全连接网络中包括：第一全连接层、第二全连接层和第三全连接层；

通过所述全连接网络对所述多张待处理脸部图像的图像特征进行年龄估计处理，得到所述待处理图像中目标对象的年龄信息包括：

通过所述第一全连接层对所述多张待处理脸部图像的图像特征进行连接处理，得到连接后的图像特征；

通过所述第二全连接层对所述连接后的图像特征进行整合处理，得到整合后的图像特征；

通过所述第三全连接层对所述整合后的图像特征进行年龄估计映射，得到所述待处理图像中目标对象的年龄信息。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在得到多张待处理脸部图像之后，并在通过年龄估计模型对所述多张待处理脸部图像进行年龄估计处理之前，获取每张待处理脸部图像的预设归一化尺寸；

按照每张待处理脸部图像的预设归一化尺寸对其进行尺度归一化处理，得到多张归一化后的待处理脸部图像。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，通过年龄估计模型对所述多张待处理脸部图像进行年龄估计处理，得到所述待处理图像中目标对象的年龄信息包括：

通过年龄估计模型对所述多张归一化后的待处理脸部图像进行年龄估计处理，得到所述待处理图像中目标对象的年龄信息。