[发明专利]人脸2D图像的年龄性别属性分析方法、系统、设备和介质

说明书

本发明公开了一种人脸2D图像的年龄性别属性分析方法、系统和计算机设备，方法包括：获取需要检测的人脸2D图片；通过训练好的第一神经网络模型对单张人脸2D图片进行人脸检测，获取人脸框位置和面部特征点位置；根据人脸框位置和面部特征点位置进行图片矫正和截取，获得经过矫正标准化后的人脸2D图片；通过训练好的第二神经网络模型对矫正标准化后的人脸2D图片进行年龄性别属性预测，获得原始预测值；根据所述原始预测值以及年龄性别属性选择策略来确定人脸的年龄性别属性，输出预测的年龄及性别；将预测的年龄性别结果输出到后台并记录到数据库内，用于后续的数据分析。本发明方法能快速准确的检测摄像头内人脸的年龄性别属性信息。

技术领域

本发明涉及基于深度学习方法的图像处理技术领域，具体涉及一种基于2D人脸图片的年龄性别属性分析方法、系统和计算机设备。

技术背景

当我们行走在大街上或者各种商场店铺超市内，如果留心关注，会发现各式各样的摄像头遍布在我们的日常生活中，这其中的大部分的摄像头都是用来进行数据记录且具有存储功能，在某些情况下(案件追踪，店面监控等)调取监控数据进行历史回溯分析，这些摄像头每天都会产生大量的数据，但是这些数据绝大部分都是用作回溯作用，数据并没有得到充分的利用，例如在零售商铺场景内的摄像头，店主虽然有摄像头记录的历史记录，但是并没有利用该数据来分析入店顾客的年龄和性别分布，没有数据支撑，也就很难进行有针对性的商品布置优化。为了解决上述类似场景的实际问题，我们发明了一种基于2D人脸照片的年龄性别属性分析方法。

公开日为20190607，公开号为CN109858388A的中国发明公开了一种智慧旅游管理系统，包括：无人机航拍游客分布系统、景区人脸识别系统、景区入口人流预测系统、景区基础信息数据系统、酒店数据统计系统、云端数据管理平台和移动终端；其中景区人脸识别系统是利用人脸识别技术对游客的年龄阶段及性别进行识别，其包括如下步骤：

首先，建立人脸数据库，数据库中人脸图像包括来自不同年龄、不同表情的照片，照片背景与景区入口摄像头拍摄的照片背景一致；

然后，按照性别人工整理数据库，训练样本分为男性图像集与女性图像集，数据库命名是按英文首字母缩写，第一层：对性别初次划分；第二层：在男性或女性性别层中划分出青年YM、中年MM、老年OM；第三层划分年龄范围，第四层划分年龄间距更小的数据库，“MM-i-13”解释为第i位中年男子附属于第1数据库中的第3子数据库；第五层年龄估算；

最后，采用平均年龄估计法age＝Li/Nij，其中，Li为数据库年龄段，Nij表示为子数据库训练的总张数，图片分成每人每岁的多张照片，再单独做训练；

所述景区人脸识别系统的训练模型如下：

首先，在人脸数据库上进行人脸识别预训练得到深度学习人脸模型，然后使用该模型在人脸属性数据集上对其头发、眼睛、鼻子、嘴巴、胡子的特征进行微调训练，得到人脸属性模型，并将网络的各全连接层特征连接起来作为人脸特征向量，最后使用随机森林分类器在数据集上训练和测试；

然后，将年龄阶段分为5-15岁，15-25岁，25-50岁，50岁以上四个年龄段类别；云端数据管理平台将所述景区人脸识别系统得出的游客年龄根据四个年龄阶段分类，计算每个年龄段类别的游客人数占比，游客在终端APP上查询景区信息时输入自己的年龄和性别，系统向游客推送适合游客年龄阶段和性别的景区数据。但该发明只能预测年龄段，而不能预测具体的年龄值，应用场景范围单一，而且其深度学习人脸模型没有采用多人标注加权求平均的方法，结果不准确。

发明内容

本发明要解决的技术问题，在于提供一种人脸2D图像的年龄性别属性分析方法、系统、设备和介质，能够快速准确的针对人脸图像分析出其年龄性别，统计分析各种场景下摄像头内的年龄和性别信息。

第一方面，本发明的方法是这样实现的：一种人脸2D图像的年龄性别属性分析方法，包括：

步骤S1、获取需要检测的人脸2D图片；