[发明专利]性别及年龄的识别方法、系统、电子装置及存储介质

权利要求书

1.一种性别及年龄的识别方法，其特征在于，包括：

获取人脸图像；

使用人脸关键点对齐人脸图像的关键点；

将对齐有人脸关键点的人脸图像输入预先训练的人脸属性检测模型，所述人脸属性检测模型在训练时根据预设规则修正了性别的损失值与年龄的损失值的比重及修正了各年龄段损失值的比重；

接收人脸属性检测模型输出的人脸图像上人脸的年龄及性别的识别结果；

还包括以下修正性别的损失值与年龄的损失值的比重的步骤：

获取训练数据的标签，所述标签中具有该训练数据中包含的人脸图像的年龄及性别的信息；

修正标签中年龄对应的损失值的年龄权重；

利用年龄权重计算性别权重，所有标签年龄的年龄权重相加后的和与性别权重的比例为预设比例，所述预设比例的值小于各个标签年龄的年龄权重相加后的和；

利用性别权重、年龄权重分别计算标签中性别对应的损失值及年龄对应的损失值；

所述修正标签中年龄对应的损失值的年龄权重包括：

计算训练数据在各年龄阶段分布平均状态下各年龄阶段的二分类交叉熵的年龄损失值；

计算获取所有年龄中的每个年龄占所述所有年龄的年龄应占比例；

计算所有训练数据中，每个年龄训练数据的数量占所有训练数据的年龄数据比例；

将所有的所述年龄应占比例与所述年龄数据比例的商作为对应的年龄损失值的年龄权重。

2.根据权利要求1所述的性别及年龄的识别方法，其特征在于，

所述修正标签年龄对应的损失值的年龄权重还包括：

为每个年龄阶段的年龄损失值赋予初始权重，每个年龄阶段的初始权重不同，且随着年龄阶段的增长，每个年龄阶段的初始权重先减小后增大；

将每个年龄阶段的所述年龄权重及初始权重的乘积作为所述年龄损失值的权重。

3.根据权利要求1所述的性别及年龄的识别方法，其特征在于，

所述预设比例为6：1。

4.根据权利要求1所述的性别及年龄的识别方法，其特征在于，

所述方法还包括：对人脸属性检测模型识别结果的精度进行验证，若验证集中超过80％的样本预测年龄差值的绝对值小于预先给定值，则可判定为模型训练较好，可进行模型输出，使用输出的模型进行图像中年龄及性别的检测。

5.根据权利要求4所述的性别及年龄的识别方法，其特征在于，

所述预先给定值为5。

6.一种性别及年龄的识别系统，其特征在于，包括：

人脸图像获取模块，用于获取人脸图像；

关键点对齐模块，用于使用人脸关键点对齐人脸图像的关键点；

输入模块，用于将对齐有人脸关键点的人脸图像输入预先训练的人脸属性检测模型，所述人脸属性检测模型在训练时根据预设规则修正了性别的损失值与年龄的损失值的比重及修正了各年龄段损失值的比重；

接收模块，用于接收人脸属性检测模型输出的人脸图像上人脸的年龄及性别的识别结果；

输入模块包括：年龄权重计算单元、性别权重计算单元、损失值计算单元；年龄权重计算单元用于获取训练数据的标签，标签中具有该训练数据中包含的人脸图像的年龄及性别的信息，并计算修正标签中年龄对应的损失值的年龄权重；性别权重计算单元用于利用年龄权重计算性别权重，所有标签年龄的年龄权重相加后的和与性别权重的比例为预设比例，预设比例的值小于各个标签年龄的年龄权重相加后的和；损失值计算单元用于利用性别权重、年龄权重分别计算标签中性别对应的损失值及年龄对应的损失值；

年龄权重计算单元包括：年龄损失值计算子单元、年龄应占比例计算子单元、年龄数据比例计算子单元及年龄权重计算子单元；年龄损失值计算子单元用于计算训练数据在各年龄阶段分布平均状态下各年龄阶段的二分类交叉熵的年龄损失值；年龄应占比例计算子单元用于计算获取所有年龄中的每个年龄占所有年龄的年龄应占比例；年龄数据比例计算子单元用于计算所有训练数据中，每个年龄训练数据的数量占所有训练数据的年龄数据比例；年龄权重计算子单元用于将所有的年龄应占比例与年龄数据比例的商作为对应的年龄损失值的年龄权重。