[发明专利]颜值评估模型训练方法及组件，颜值评估方法及组件

说明书

本申请公开了一种颜值评估模型训练方法及组件，一种颜值评估方法及组件，在该方案中，将带颜值标签、年龄标签和性别标签的样本作为模型训练样本，同时提取训练样本的人脸特征信息，据此对初始模型中的年龄评估子模型、性别评估子模型和颜值打分子模型进行训练，训练完成即可得到颜值评估模型。模型更新过程综合考虑了性别、年龄、人脸特征等因素，因此由年龄评估子模型、性别评估子模型和颜值打分子模型构成的颜值评估模型能够综合考虑性别、年龄、人脸特征等因素，输出相对综合颜值打分，从而提升了模型打分精度和性能。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别涉及一种颜值评估模型训练方法及组件，一种颜值评估方法及组件。

背景技术

目前，人脸颜值打分模型未考虑性别、年龄等客观因素，仅基于人脸图像进行颜值打分，而由于颜值本身属于一个相对综合的主观印象，因此现有的人脸颜值打分模型所参考的因素较为局限，不能输出相对综合的颜值分数，即：模型打分精度不够准确。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提供一种颜值评估模型训练方法及组件，一种颜值评估方法及组件，以提高人脸颜值打分模型的打分精度。其具体方案如下：

为实现上述目的，一方面，本申请提供了一种颜值评估模型训练方法，包括：

从人脸图片样本集中获取带标签的训练样本，所述标签包括颜值标签、年龄标签和性别标签；

提取所述训练样本的人脸特征信息；

将所述训练样本的标签和人脸特征信息输入初始模型，所述初始模型的年龄评估子模型基于所述人脸特征信息得到年龄权值预测值和年龄预测值；所述初始模型的性别评估子模型基于所述人脸特征信息得到性别权值预测值和性别预测结果；所述初始模型的颜值打分子模型基于所述人脸特征信息、所述年龄权值预测值和所述性别权值预测值得到颜值预测值；

基于所述年龄预测值与所述年龄标签的损失、所述性别预测结果与所述性别标签的损失、以及所述颜值预测值与所述颜值标签的损失确定综合损失；

基于所述综合损失对所述初始模型的参数进行调整，得到更新后的模型；

在符合模型收敛条件时，将更新后的模型作为颜值评估模型。

又一方面，本申请还提供了一种颜值评估方法，其特征在于，包括：

提取人脸图片的人脸特征信息；

将所述脸特征信息输入上述任意一项所述的颜值评估模型，所述颜值评估模型的年龄评估子模型基于所述人脸特征信息得到年龄权值；所述颜值评估模型的性别评估子模型基于所述人脸特征信息得到性别权值；所述颜值评估模型的颜值打分子模型基于所述人脸特征信息、所述年龄权值和所述性别权值得到颜值评估信息。

又一方面，本申请还提供了一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器；其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序由所述处理器加载并执行以实现前述方法。

又一方面，本申请还提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器加载并执行时，实现前述方法。