[发明专利]识别年龄的方法、年龄识别模型的训练方法和装置在审
申请号: | 202010786438.2 | 申请日: | 2020-08-06 |
公开(公告)号: | CN111914772A | 公开(公告)日: | 2020-11-10 |
发明(设计)人: | 苏驰;李凯;刘弘也 | 申请(专利权)人: | 北京金山云网络技术有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人: | 安卫静 |
地址: | 100000 北京*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 识别 年龄 方法 模型 训练 装置 | ||
1.一种识别年龄的方法,其特征在于,所述方法包括:
获取包含有待识别人脸的图像;
将所述图像输入至预先训练完成的年龄识别模型中,输出所述待识别人脸的年龄识别结果;
其中,所述年龄识别模型基于所述待识别人脸的除性别特征以外的特征,得到所述待识别人脸的年龄识别结果。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述年龄识别模型包括:共享特征提取网络、性别特征提取网络和年龄识别网络;
其中,所述共享特征提取网络用于从所述图像中提取所述待识别人脸的共享特征;所述性别特征提取网络用于从所述共享特征中提取所述待识别人脸的性别特征;
所述年龄识别网络用于从所述共享特征中剔除所述性别特征,得到剩余特征,基于所述剩余特征输出所述待识别人脸的年龄识别结果。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述共享特征中包括多个特征点;所述性别特征中包括多个特征点;所述性别特征的特征点的数量与所述共享特征的特征点的数量相匹配;
所述从所述共享特征中剔除所述性别特征的步骤,包括:针对每个特征点,将所述共享特征中该特征点的特征值减去所述性别特征中该特征点的特征值,得到所述剩余特征中该特征点的特征值。
4.一种年龄识别模型的训练方法,其特征在于,所述方法包括:
基于预设的训练样本集确定样本图像;其中,所述样本图像携带有年龄标签和性别标签;
将所述样本图像输入至初始模型中,以通过所述初始模型提取所述样本图像中人脸的性别特征,以及除所述性别特征以外的特征,基于所述除所述性别特征以外的特征得到输出结果;
基于所述输出结果、所述年龄标签和所述性别标签,更新所述初始模型的权重参数;继续执行基于预设的训练样本集确定样本图像的步骤,直到所述初始模型收敛,得到所述年龄识别模型。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述初始模型包括共享特征提取网络、性别特征提取网络、性别识别网络和年龄识别网络;
所述共享特征提取网络用于提取所述样本图像中人脸的共享特征;
所述性别特征提取网络用于从所述共享特征中提取性别特征;
所述性别识别网络用于基于所述性别特征输出所述样本图像中人脸的性别识别结果;
所述年龄识别网络用于从所述共享特征中剔除所述性别特征,得到剩余特征,基于所述剩余特征得到输出结果;
所述基于所述输出结果、所述年龄标签和所述性别标签,更新所述初始模型的权重参数的步骤,包括:
基于所述性别识别结果和所述性别标签,确定第一损失值;
基于所述输出结果和所述年龄标签,确定第二损失值;
基于所述第一损失值和所述第二损失值,更新所述初始模型的权重参数。
6.一种识别年龄的装置,其特征在于,所述装置包括:
获取模块,用于获取包含有待识别人脸的图像;
输出模块,用于将所述图像输入至预先训练完成的年龄识别模型中,输出所述待识别人脸的年龄识别结果;
其中,所述年龄识别模型基于所述待识别人脸的除性别特征以外的特征,得到所述待识别人脸的年龄识别结果。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述年龄识别模型包括:共享特征提取网络、性别特征提取网络和年龄识别网络;
其中,所述共享特征提取网络用于从所述图像中提取所述待识别人脸的共享特征;所述性别特征提取网络用于从所述共享特征中提取所述待识别人脸的性别特征;
所述年龄识别网络用于从所述共享特征中剔除所述性别特征,得到剩余特征,基于所述剩余特征输出所述待识别人脸的年龄识别结果。
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