[发明专利]年龄估计神经网络的生成方法、装置以及电子设备

说明书

本发明提供了一种年龄估计神经网络的生成方法、装置以及电子设备，涉及神经网络的技术领域，包括：获取初始数据集；所述初始数据集包括多个人脸图像，以及每个所述人脸图像的标注年龄；根据每个所述人脸图像的标注年龄生成累积监督信号，并形成最终数据集；所述最终数据集包括多个人脸图像、每个所述人脸图像的标注年龄，以及每个所述人脸图像的累积监督信号；利用所述最终数据集对初始神经网络进行训练，获得年龄估计神经网络，解决了年龄估计数据集经常会存在年龄分布不均衡的情况从而增加年龄估计神经网络训练难度的技术问题。

技术领域

本申请涉及神经网络技术领域，尤其是涉及一种年龄估计神经网络的生成方法、装置以及电子设备。

背景技术

年龄作为一种重要的人脸属性，在人机交互、智能商务、安全监控等领域有着广阔的应用前景。人脸年龄估计是指采用计算机视觉等技术根据输入的人脸图像自动估计出其真实的年龄。人脸年龄估计作为一种重要的生物特征识别技术，目前已经在模式识别和计算机视觉领域内广泛应用。

目前，需要应用训练好的神经网络进行人脸年龄估计。但是，对于神经网络的训练过程，收集到的作为训练样本的年龄估计数据集经常会存在年龄分布不均衡的问题，从而增加了对年龄估计神经网络的训练难度。

发明内容

本发明的目的在于提供一种年龄估计神经网络的生成方法、装置以及电子设备，以解决年龄估计数据集经常会存在年龄分布不均衡的情况从而增加年龄估计神经网络训练难度的技术问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种年龄估计神经网络的生成方法，包括：

获取初始数据集；所述初始数据集包括多个人脸图像，以及每个所述人脸图像的标注年龄；

根据每个所述人脸图像的标注年龄生成累积监督信号，并形成最终数据集；所述最终数据集包括多个人脸图像、每个所述人脸图像的标注年龄，以及每个所述人脸图像的累积监督信号；

利用所述最终数据集对初始神经网络进行训练，获得年龄估计神经网络。

在一个可能的实现中，获取初始数据集的步骤，包括：

获取人脸图像数据集其中，N为人脸图像的数量，Xⁱ为第i个人脸图像；

获取每个所述人脸图像的标注数据，并根据所述标注数据得到初始数据集其中yⁱ为第i个人脸图像的标注年龄。

在一个可能的实现中，获取每个所述人脸图像的标注数据，并根据所述标注数据得到初始数据集的步骤，包括：

获取n个人分别对人脸图像Xⁱ进行标注的标注结果其中，为整数；

取的平均值yⁱ作为Xⁱ的标注年龄，得到初始数据集

在一个可能的实现中，根据每个所述人脸图像的标注年龄生成累积监督信号，并形成最终数据集的步骤，包括：

对所述初始数据集D1中的每一个样本(Xⁱ，yⁱ)，根据标注年龄yⁱ生成Xⁱ的累积监督信号cⁱ∈R^p；其中，cⁱ为维度为p的向量，R为cⁱ的维度，R代表实数，R^p表示维度为p的所有实数向量，p为预设的标注年龄的最大值；

形成最终数据集

在一个可能的实现中，根据标注年龄yⁱ生成Xⁱ的累积监督信号cⁱ∈R^p的步骤，包括：