[发明专利]一种基于人脸图像的粗分类方法及装置

权利要求书

1.一种基于人脸图像的粗分类方法，其特征在于，包括：

获取用户的人脸图像；

利用预先训练好的分类模型对所述人脸图像进行计算，得到所述人脸图像对应的类型序列；

基于所述类型序列确定所述用户所属的类型。

2.根据权利要求1所述的粗分类方法，其特征在于，所述分类模型包括多个分类器；

所述利用预先训练好的分类器对所述人脸图像进行计算，得到所述人脸图像对应的类型序列，包括：

将所述人脸图像依次输入至每个所述分类器，以使每个所述分类器输出类型数值；

基于每个所述类型数值确定所述类型序列。

3.根据权利要求2所述的粗分类方法，其特征在于，所述基于每个所述类型数值确定所述类型序列，包括：

按照所述分类器的先后顺序，将每个所述分类器对应的类型数值依次排列，得到所述类型序列。

4.根据权利要求2或3所述的粗分类方法，其特征在于，所述基于所述类型序列确定所述用户所属的类型，包括：

确定每个所述类型数值对应的子类型；

基于所述类型序列对应的多个子类型确定所述用户所属的类型。

5.根据权利要求1所述的粗分类方法，其特征在于，还包括训练所述分类模型的步骤：

获取人脸图像样本，每个所述人脸图像样本标识有其所属的理论类型序列；

将所述人脸图像样本转化为向量输入至待训练的分类模型中，得到实际类型序列；

在所述实际类型序列与所述理论类型序列之间的相似度小于预设阈值的情况下，调整所述待训练的分类模型的参数，直至所述相似度大于或等于所述预设阈值。

6.一种基于人脸图像的粗分类装置，其特征在于，包括：

获取模块，其配置地获取用户的人脸图像；

计算模块，其配置地利用预先训练好的分类模型对所述人脸图像进行计算，得到所述人脸图像对应的类型序列；

确定模块，其配置地基于所述类型序列确定所述用户所属的类型。

7.根据权利要求6所述的粗分类装置，其特征在于，所述分类模型包括多个分类器；所述计算模块包括：

输入单元，其配置地将所述人脸图像依次输入至每个所述分类器，以使每个所述分类器输出类型数值；

确定单元，其配置地基于每个所述类型数值确定所述类型序列。

8.根据权利要求6所述的粗分类装置，其特征在于，所述确定模块具体配置为：

确定每个所述类型数值对应的子类型；

基于所述类型序列对应的多个子类型确定所述用户所属的类型。

9.一种存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如下步骤：

获取用户的人脸图像；

利用预先训练好的分类模型对所述人脸图像进行计算，得到所述人脸图像对应的类型序列；

基于所述类型序列确定所述用户所属的类型。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如下步骤：

获取用户的人脸图像；

利用预先训练好的分类模型对所述人脸图像进行计算，得到所述人脸图像对应的类型序列；

基于所述类型序列确定所述用户所属的类型。