[发明专利]跨年龄人脸识别方法及设备

权利要求书

1.一种跨年龄人脸识别模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：

确定人脸特征向量，并将所述人脸特征向量分解为第一特征参数与第二特征参数；其中，所述第一特征参数不受人脸年龄变化的影响，所述第二特征参数随人脸年龄变化而变化；

根据所述人脸特征向量、所述第一特征参数以及所述第二特征参数，建立跨年龄人脸识别模型；

获取跨年龄人脸数据库中的人脸图像，并根据获取到的人脸图像对应的人脸特征向量与年龄，对所述跨年龄人脸识别模型进行训练，得到目标跨年龄人脸识别模型；

其中，所述跨年龄人脸数据库中的人脸图像为多个用户处于不同年龄时的人脸图像，所述目标跨年龄人脸识别模型用于根据待识别人脸图像的人脸特征向量，确定所述跨年龄人脸数据库中与所述待识别人脸图像相匹配的目标人脸图像，以及确定所述待识别人脸图像的标识信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述人脸特征向量分解为第一特征参数与第二特征参数，包括：

基于脉冲神经网络，将所述人脸特征向量分解为第一特征参数与第二特征参数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于脉冲神经网络，将所述人脸特征向量分解为第一特征参数与第二特征参数，包括：

将所述初始人脸特征向量中的各个元素作为所述脉冲神经网络的输入脉冲输入所述脉冲神经网络，并根据所述脉冲神经网络的输出结果，确定所述第一特征参数与第二特征参数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据获取到的人脸图像对应的人脸特征向量与年龄，对所述跨年龄人脸识别模型进行训练，得到目标跨年龄人脸识别模型，包括：

根据获取到的人脸图像对应的人脸特征向量与年龄，对所述跨年龄人脸识别模型进行训练，确定所述第二特征参数与年龄之间的特征变化函数；

根据所述特征变化函数，确定所述目标跨年龄人脸识别模型。

5.一种跨年龄人脸识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待识别人脸图像；

利用目标跨年龄人脸识别模型确定跨年龄人脸数据库中与所述待识别人脸图像相匹配的目标人脸图像，以及确定所述待识别人脸图像的标识信息；所述目标跨年龄人脸识别模型根据权利要求1至4任一项所述的跨年龄人脸识别模型训练方法获得。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述利用目标跨年龄人脸识别模型确定跨年龄人脸数据库中与所述待识别人脸图像相匹配的目标人脸图像，包括：

获取所述待识别人脸图像的人脸特征向量中的第二特征参数，所述第二特征参数随人脸年龄变化而变化；

根据所述待识别人脸图像的人脸特征向量中的第二特征参数，以及所述目标跨年龄人脸识别模型中训练得到的第二特征参数与年龄之间的特征变化函数，预测所述待识别人脸图像在对应不同年龄时的第二特征参数，并根据预测结果确定所述跨年龄人脸数据库中与所述待识别人脸图像相匹配的目标人脸图像。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，还包括：

根据所述待识别人脸图像的人脸特征向量中的第二特征参数，以及所述目标跨年龄人脸识别模型中训练好的第二特征参数与年龄之间的特征变化函数，确定所述待识别人脸图像对应的年龄。

8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定所述待识别人脸图像的标识信息，包括：

获取所述待识别人脸图像的人脸特征向量中的第一特征参数，所述第一特征参数不受人脸年龄变化的影响；

基于所述待识别人脸图像的人脸特征向量中的第一特征参数，输出所述待识别人脸图像的标识信息。