[发明专利]基于人脸识别的宝宝长相预测方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种基于人脸识别的宝宝长相预测方法，应用于电子装置，其特征在于，所述方法包括：

基于人脸识别技术获取准父母照片的脸部特征；

对获取的所述准父母的脸部特征进行对比分析；

根据对比分析结果，保留所述准父母的脸部特征的脸部基础特征，并根据特征统计规律保留所述准父母的脸部特征的脸部辅助特征；

将所述脸部基础特征和所述脸部辅助特征进行融合，合成宝宝的预测照片。

2.根据权利要求1所述的基于人脸识别的宝宝长相预测方法，其特征在于，所述基于人脸识别技术获取准父母照片的脸部特征的步骤包括：

构建并训练基于人脸训练图像的深度神经网络；

获取待识别图像；

检测待识别图像中人脸区域的位置并将所述人脸区域提取出来；

将人脸区域图像转化为标准正面人脸图像后，输入至所述深度神经网络；

利用所述深度神经网络，输出标准正面人脸图像的表达向量，其中，所述表达向量用于描述待识别图像的人脸特征。

3.根据权利要求2所述的基于人脸识别的宝宝长相预测方法，其特征在于，所述构建并训练基于人脸训练图像的深度神经网络的步骤包括：

利用开源的预训练模型初始化所述深度神经网络；

将多种类型的多张人脸训练图像输入所述深度神经网络；

根据所述每张人脸训练图像的特征，使用异步随机梯度下降算法学习所述深度神经网络的特征提取参数；

根据所述特征提取参数，使用交叉实体损失函数计算所述深度神经网络的特征提取效果值；

令所述深度神经网络迭代学习所述特征提取参数，直至所述特征提取效果值满足预设优化目标。

4.根据权利要求2所述的基于人脸识别的宝宝长相预测方法，其特征在于，所述检测待识别图像中人脸区域的位置并将所述人脸区域提取出来的步骤包括：

对待识别图像进行预处理；

通过预先加载的Haar人脸检测模型，对所述预处理后的待识别图像进行人脸区域的定位；

根据所述人脸区域的定位，在所述待识别图像中将所述人脸区域提取出来。

5.根据权利要求1所述的基于人脸识别的宝宝长相预测方法，其特征在于，所述脸部基础特征为准父母的脸部特征接近的特征；

所述脸部辅助特征为准父母的脸部特征不接近的特征。

6.根据权利要求5所述的基于人脸识别的宝宝长相预测方法，其特征在于，所述特征统计规律为显性遗传规律。

7.一种电子装置，其特征在于，该电子装置包括：存储器、处理器及摄像装置，所述存储器中包括基于人脸识别的宝宝长相预测程序，所述基于人脸识别的宝宝长相预测程序被所述处理器执行时实现如下步骤：

基于人脸识别技术获取准父母照片的脸部特征；

对获取的所述准父母的脸部特征进行对比分析；

根据对比分析结果，保留所述准父母的脸部特征的脸部基础特征，并根据特征统计规律保留所述准父母的脸部特征的脸部辅助特征；

将所述脸部基础特征和所述脸部辅助特征进行融合，合成宝宝的预测照片。

8.根据权利要求7所述的电子装置，其特征在于，所述基于人脸识别技术获取准父母照片的脸部特征的步骤包括：

构建并训练基于人脸训练图像的深度神经网络；

获取待识别图像；

检测待识别图像中人脸区域的位置并将所述人脸区域提取出来；

将人脸区域图像转化为标准正面人脸图像后，输入至所述深度神经网络；

利用所述深度神经网络，输出标准正面人脸图像的表达向量，其中，所述表达向量用于描述待识别图像的人脸特征。