[发明专利]一种人体衰老状况的检测方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种人体衰老状况的检测方法，其特征在于，包括：

从预设的数据库中获取第一样本图像，其中，所述第一样本图像为健康人的脸部图像；

对所述第一样本图像中的目标对象进行人脸特征识别，得到第一面部特征数据；

将所述第一面部特征数据导入训练好的面部特征提取模型，得到所述目标对象的面部特征矩阵；

基于所述目标对象的面部特征矩阵对预设的初始检测模型进行训练，得到衰老状况检测模型；

当接收到衰老状况检测指令时，获取待识别用户的面部特征数据；

将所述待识别用户的面部特征数据输入到所述衰老状况检测模型，输出所述待识别用户的面部衰老状况检测结果。

2.如权利要求1所述的人体衰老状况的检测方法，其特征在于，所述对所述第一样本图像中的目标对象进行人脸特征识别，得到第一面部特征数据的步骤，具体包括：

对所述第一样本图像进行扫描，确定所述第一样本图像中目标对象的脸部区域；

对所述第一样本图像中目标对象的脸部区域进行区域分割，得到区域分割图像；

对所述区域分割图像进行特征识别，得到所述第一面部特征数据。

3.如权利要求1所述的人体衰老状况的检测方法，其特征在于，对所述第一样本图像中的目标对象进行人脸特征识别，得到若干个第一面部特征数据，在所述将所述第一面部特征数据导入训练好的面部特征提取模型，得到所述目标对象的面部特征矩阵的步骤之前，还包括：

为每一个所述第一面部特征数据赋予一个初始特征权重；

基于预设的特征权重算法，计算每一个所述第一面部特征数据的实际特征权重；

基于预设组合策略对所有所述第一面部特征数据的实际特征权重进行组合，得到特征权重组合；

将所述特征权重组合导入到所述面部特征提取模型。

4.如权利要求3所述的人体衰老状况的检测方法，其特征在于，所述基于预设的特征权重算法，计算每一个所述第一面部特征数据的实际特征权重的步骤，具体包括：

对赋予初始权重后的所述第一面部特征数据进行分类，得到若干个特征数据组合；

计算同一类别的特征数据组合中面部特征数据的相似度，得到第一相似度；

计算不同类别的特征数据组合之间面部特征数据的相似度，得到第二相似度；

基于第一相似度和第二相似度对所述第一面部特征数据的初始权重进行调整，得到每一个所述第一面部特征数据的实际特征权重。

5.如权利要求3所述的人体衰老状况的检测方法，其特征在于，所述将所述第一面部特征数据导入训练好的面部特征提取模型，得到所述目标对象的面部特征矩阵的步骤，具体包括：

对所述第一面部特征数据进行卷积运算，得到初始特征矩阵；

基于所述特征权重组合对所述初始特征矩阵进行矩阵拼接，得到所述目标对象的面部特征矩阵。

6.如权利要求3所述的人体衰老状况的检测方法，其特征在于，在所述为每一个所述第一面部特征数据赋予一个初始特征权重的步骤之前，还包括：

从预设的数据库中获取第二样本图像，并对所述第二样本图像进行标注，得到所述第二样本图像的面部特征标签；

对所述第二样本图像中的目标对象进行人脸特征识别，得到第二面部特征数据；

将所述第二面部特征数据导入预设的初始面部特征提取模型，获取初始特征提取结果；

比对所述初始特征提取结果和所述面部特征标签，并基于比对结果调整所述初始面部特征提取模型，得到训练好的所述面部特征提取模型。