[发明专利]一种人脸图像年龄特征识别方法

说明书

本申请提供了一种人脸图像年龄特征识别方法，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。由于人脸识别过程中不同性别同一年龄所处的年龄段不同，本申请有利于提高人脸识别过程中不同性别对年龄的精准识别。

技术领域

本发明属于人脸识别技术领域，具体涉及一种人脸图像年龄特征识别方法。

背景技术

基于人脸图像的年龄估计是指应用计算机技术对人脸图像随年龄变化的规律进行建模，从而使机器能够根据面部图像推测出人的大概年龄或所属的年龄范围。如果基于人脸图像的年龄估计问题得到解决，那么在日常生活中，基于年龄信息的各种人机交互系统将在现实生活中产生极大的应用需求。

为了对人脸图像的年龄进行判断，现有的年龄识别系统通过两级级联的神经网络对年龄进行识别，但是由于不同性别会影响年龄识别，因此使用两级神经网络对年龄识别会产生较大的误差。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种人脸图像年龄特征识别方法，由于人脸识别过程中不同性别同一年龄所处的年龄段不同，本申请有利于提高人脸识别过程中不同性别对年龄的精准识别。

第一方面，本申请提供一种人脸图像年龄特征识别方法，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。

在一种可能的实现方式中，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。

在一种可能的实现方式中，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。

在一种可能的实现方式中，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。

在一种可能的实现方式中，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。