[发明专利]年龄预测方法及装置

说明书

本申请提供一种年龄预测方法及装置，涉及图像识别领域。该年龄预测方法，根据人脸特征、人脸动态变化特征以及预训练的年龄预测模型，输出人脸图像对应的年龄预测结果，由于不仅考虑了在多个时刻采集的人脸图像中每张所述人脸图像的人脸特征，而且还考虑了在多个时刻采集的人脸图像的人脸动态变化特征。因此，预测出的年龄信息精确度更高。

技术领域

本申请涉及图像识别领域，具体而言，涉及一种年龄预测方法及装置。

背景技术

通常地，在图像识别领域中，可以通过提取人脸图像的图像特征，然后结合提取的图像特征进行分析，可以预测出人脸图像对应的用户的年龄。

目前，通过图像识别确定人脸图像对应的用户的年龄的具体方式为：获取人脸图像的左眼、右眼、鼻子、嘴巴四部分局部图像，分别提取四部分局部图像的多尺度局部特征，并将提取的四部分局部图像的多尺度局部特征使用串联的方式连接得到人脸融合特征。最后，根据人脸融合特征，预测人脸图像对应的用户的年龄。然而，通过上述方式确定的用户的年龄的精确度低。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种年龄预测方法及装置，用以解决根据人脸图像，确定的人脸图像对应的用户的年龄的精确度低的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种年龄预测方法，所述方法包括：

获取在多个时刻采集的同一用户的人脸图像；

提取每张所述人脸图像的人脸特征；

根据所述多个时刻中，每两个相邻时刻中的在先时刻采集的人脸图像的人脸特征以及在后时刻采集的人脸图像的人脸特征，提取人脸动态变化特征，其中，所述在先时刻晚于在后时刻；

根据所述人脸特征、所述人脸动态变化特征以及预训练的年龄预测模型，输出所述人脸图像对应的年龄预测结果，其中，所述年龄预测模型基于多个历史时刻采集的历史人脸图像样本的人脸特征、人脸动态变化特征、真实年龄信息作为所述待训练网络的输入训练而成。

第二方面，本申请实施例还提供一种年龄预测模型训练方法，所述方法包括：

基于待训练网络根据多个历史时刻采集的历史人脸图像样本的人脸特征、人脸动态变化特征，确定年龄预测结果；

根据所述年龄预测结果、所述历史人脸图像样本对应的真实年龄信息，确定损失函数；

确定所述损失函数是否小于预设的阈值；

若大于预设的阈值，则更新历史人脸图像样本以及基于所述损失函数更新所述待训练网络的网络参数，返回执行所述基于待训练网络将多个历史时刻采集的历史人脸图像样本的人脸特征、人脸动态变化特征，获取年龄预测结果的步骤；

若小于预设的阈值，则基于所述待训练网络当前的网络参数，建立年龄预测模型。

第三方面，本申请实施例还提供一种年龄预测装置，所述装置包括：

信息获取单元，用于获取在多个时刻采集的同一用户的人脸图像；

特征提取单元，用于提取每张所述人脸图像的人脸特征；

所述特征提取单元，还用于根据所述多个时刻中，每两个相邻时刻中的在先时刻采集的人脸图像的人脸特征以及在后时刻采集的人脸图像的人脸特征，提取人脸动态变化特征，其中，所述在先时刻晚于在后时刻；

年龄预测单元，用于根据所述人脸特征、所述人脸动态变化特征以及预训练的年龄预测模型，输出所述人脸图像对应的年龄预测结果，其中，所述年龄预测模型基于多个历史时刻采集的历史人脸图像样本的人脸特征、人脸动态变化特征、真实年龄信息作为所述待训练网络的输入训练而成。

第四方面，本申请实施例还提供一种年龄预测模型训练装置，所述装置包括：