[发明专利]一种人脸图像年龄特征识别方法

权利要求书

1.一种人脸图像年龄特征识别方法，其特征在于，包括：

获取人脸图像；

根据目标模型对所述人脸图像进行年龄识别，得到所述人脸图像的年龄特征；所述目标模型包括第一级深度神经网络、第二级深度神经网络和第三级深度神经网络；其中，所述第一级深度神经网络对所述人脸图像进行性别特征提取，得到所述人脸图像的所述性别特征；所述第二级深度神经网络对所述人脸图进行年龄段特征提取，得到所述人脸图像的所述年龄段特征；第三级深度神经网络对所述人脸图像进行所述年龄特征提取，得到所述人脸图像的所述年龄特征。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取人脸图像之后，所述方法还包括：

对所述人脸图像进行图像预处理，所述图像预处理包括图像扶正和/或图像增强和/或图像归一化。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据目标模型对所述人脸图像进行年龄识别，得到所述人脸图像的年龄特征之前，所述方法还包括：

获取训练数据，所述训练数据中包括已标注年龄特征和性别特征的一个或多个样本人脸图像；

根据所述样本人脸图像，通过深度学习算法训练所述目标模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述样本人脸图像，通过深度学习算法训练所述目标模型，具体包括：

根据所述样本人脸图像和所述样本人脸图像标注的所述性别特征，通过所述深度学习算法训练出所述第一级深度神经网络；

根据所述样本人脸图像和所述样本人脸图像标注的所述年龄特征所在的所述年龄段特征，通过所述深度学习算法训练出所述第二级深度神经网络；

根据所述样本人脸图像和所述样本人脸图像标注的所述年龄特征，通过深度学习算法训练出所述第三级深度神经网络。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取人脸图像之前，所述方法还包括：

显示第一应用界面；

接收用户针对第一应用界面的第一输入操作；

所述获取人脸图像，具体包括：

响应于所述第一输入操作，获取所述用户的人脸图像；

在所述得到所述人脸图像的年龄特征后，所述方法还包括：

根据所述年龄特征，从商品数据库中确定出与所述人脸图像的所述年龄特征对应的商品信息；其中，所述商品数据库包括多个年龄特征对应的商品信息。

6.一种人脸图像年龄特征识别装置，其特征在于，包括：

第一获取单元，用于获取人脸图像；

识别单元，用于根据目标模型对所述人脸图像进行年龄识别，得到所述人脸图像的年龄特征；所述目标模型包括第一级深度神经网络、第二级深度神经网络和第三级深度神经网络；其中，所述第一级深度神经网络对所述人脸图像进行性别特征提取，得到所述人脸图像的所述性别特征；所述第二级深度神经网络对所述人脸图进行年龄段特征提取，得到所述人脸图像的所述年龄段特征；第三级深度神经网络对所述人脸图像进行所述年龄特征提取，得到所述人脸图像的所述年龄特征。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

预处理单元，用于对所述人脸图像进行图像预处理，所述图像预处理包括图像扶正和/或图像增强和/或图像归一化。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第二获取单元，用于获取训练数据，所述训练数据中包括已标注年龄特征和性别特征的一个或多个样本人脸图像；

训练单元，用于根据所述样本人脸图像，通过深度学习算法训练所述目标模型。

9.一种年龄特征识别装置，其特征在于，包括：一个或多个处理器、一个或多个存储器、收发器；所述一个或多个存储器与所述一个或多个处理器耦合，所述一个或多个存储器用于存储计算机程序代码，所述计算机程序代码包括计算机指令，当所述一个或多个处理器执行所述计算机指令时，执行如权利要求1-5任一项所述的方法。

10.计算机存储介质，其特征在于，包括计算机指令，当所述计算机指令运行时，所述计算机指令执行如权利要求1-5任一项所述的方法。