[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

说明书

本发明涉及人工智能技术领域，提供一种基于人脸识别的亲子长相预测方法、装置及计算机可读存储介质，其中的方法包括：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。本发明通过人脸识别技术分别提取准父母照片的脸部特征，并对提取的脸部特征进行对比分析与融合，有效提高宝宝长相预测的准确率，提升了用户体验。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于人脸识别的宝宝长相预测方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术

目前市面上的宝宝长相预测都是基于父母的照片任意从已有的宝宝照片库中选取一张，父母将选取的照片上传至预测软件中，并将结合父母的脸合成一个图像，其中，合成方式包括：基于父母某些的人脸特征去合成，有的则完全是随机选择进行合成。

目前这种传统的方式合成的宝宝预测照片不准确，并且用户的体验性能也不好，因此，如何对宝宝长相预测进行改进，实现更准确、有更好的体验已经成为一个亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明提供一种基于人脸识别的宝宝长相预测方法、装置及存储介质，其主要目的在于通过人脸识别技术分别提取准父母照片的脸部特征，并对提取的脸部特征进行对比分析与融合，有效提高宝宝长相预测的准确率，提升了用户体验。

为实现上述目的，本发明提供一种电子装置，该装置包括：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。

优选地，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。

优选地，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。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种基于人脸识别的宝宝长相预测方法，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；