[发明专利]一种基于组稀疏年龄估计方法及电子设备

权利要求书

1.一种基于组稀疏的年龄估计方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：通过训练获取特征提取模型；

所述特征提取模型具体包括：正向特征提取模型和侧向特征提取模型；

利用shape_predictor_68_face_landmarks.dat模型识别出人脸正脸图片，并计算出68个正向特征点的坐标位置，其具体步骤如下：

a、获取人脸检测器、人脸正向特征点检测模型、输入路径、输出路径；

b、根据输入路径读取人脸正脸图片；

c、利用人脸检测器检测人脸正脸图片，判断所述人脸正脸图片中是否具有多个人脸；若具有多个人脸，则进行步骤d，若仅有一个人脸，则跳转至步骤e；

d、将所述人脸正脸图片放大N倍，所述N不小于2；

e、利用人脸正向特征点检测模型检测出人脸正脸图片中的正向特征点，并计算出正向特征点的坐标位置；

f、根据输出路径输出所述正向特征点的坐标位置；

利用shape_predictor_68_face_landmarks.dat模型识别侧脸图片，并计算出68个侧向特征点的坐标位置，其具体步骤如下：

g、获取人脸检测器、人脸侧向特征点检测模型、输入路径、输出路径；

h、根据输入路径读取侧脸图片；

i、利用人脸检测器检测侧脸图片，判断所述侧脸图片中是否具有多个侧脸；若具有多个侧脸，则进行步骤j，若仅有一个侧脸，则跳转至步骤k；

j、将所述侧脸图片放大M倍，所述M不小于2；

k、利用人脸侧向特征点检测模型检测出人脸图片中的侧向特征点，并计算出侧向特征点的坐标位置；

l、根据输出路径输出所述侧向特征点的坐标位置；

根据所述正向特征点的坐标位置从人脸正脸图片中截取正向图片；根据所述侧向特征点的坐标位置从所述侧脸图片中截取出侧向图片；训练出正向特征提取模型和侧向特征提取模型；

S2：获取正脸图片和侧脸图片；

S3：将步骤S2获取的所述正脸图片和所述侧脸图片分别输入特征提取模型，分别对正脸和侧脸进行特征提取，获得正脸特征向量和侧脸特征向量；

S4：利用组稀疏算法融合所述正脸特征向量和所述侧脸特征向量并降维，以完成年龄估计；

具体地，将同一人物归一化后的正脸特征向量和侧脸特征向量进行融合；使用组稀疏算法对特征进行降维，将降维之后的特征，发送至全连接层；

利用中心损失函数测量特征到相关类中心的距离，计算出中心损失，并利用最大柔性损失函数对中心损失函数进行补充；

输出在0-100每个年龄标签上的概率值，并根据概率值由高至低排序，选取概率值前十的年龄标签，根据年龄标签对应的年龄及其概率计算出年龄预测值，E（Y）=，其中，E（Y）表示年龄预测值，Y_i表示概率值前十的年龄标签对应的年龄，Z_i、Z_j表示神经网络神经元的输出值。

2.如权利要求1所述的一种基于组稀疏的年龄估计方法，其特征在于，所述通过训练获取特征提取模型包括：

从网络上获取人脸正脸图片和人脸侧脸图片；

利用shape_predictor_68_face_landmarks.dat模型识别所述人脸正脸图片，并计算出68个正向特征点的坐标位置，根据所述正向特征点的坐标位置从人脸正脸图片中截取正向图片；

利用标注工具从所述人脸侧脸图片中标注出侧脸，使用yolov4训练得到侧脸检测器；利用所述侧脸检测器从人脸侧脸图片中筛选出带有侧脸信息的侧脸图片，利用shape_predictor_68_face_landmarks.dat模型识别所述侧脸图片，并计算出68个侧向特征点的坐标位置，根据所述侧向特征点的坐标位置从所述侧脸图片中截取出侧向图片；

将获得的正向图片和侧向图片分别按比例划分为训练集、验证集和测试集；所述比例为8:1:1；

利用所述训练集分别训练出正向特征提取模型和侧向特征提取模型。

3.如权利要求1所述的一种基于组稀疏的年龄估计方法，其特征在于，所述获得正脸特征向量和侧脸特征向量后，分别对正脸特征向量和侧脸特征向量进行归一化处理。

4.一种电子设备，其特征在于，包括有存储器，以及包含如权利要求1-3任一项方法的计算机程序，所述计算机程序存储于所述存储器中，且经配置以由至少一处理器执行所述计算机程序。