[发明专利]一种年龄分类辅助的跨年龄人脸识别算法

权利要求书

1.一种年龄分类辅助的跨年龄人脸识别算法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、提取并预处理带有身份标签和年龄标签的人脸图像；

步骤2、训练年龄分类辅助的跨年龄人脸识别网络，跨年龄人脸识别网络包括卷积网络、身份特征提取网络和年龄特征提取网络；

步骤3、将预处理后的含有身份标签和年龄标签的人脸图像输入卷积网络，卷积网络输出共享特征；

步骤4、将得到的共享特征输入步骤2训练得到的年龄特征提取网络，年龄特征提取网络经过线性映射输出和共享特征维度相同的年龄特征；用年龄特征完成年龄分类；

步骤5、将得到的年龄特征和共享特征共同作为步骤2训练得到的身份特征提取网络的输入，通过身份特征提取网络，用共享特征减去年龄特征，得到年龄不变的人脸特征；

将人脸图像中的人脸特征视为年龄不变的身份特征和年龄特征的组合，人脸特征、年龄不变的身份特征和年龄特征之间的关系如下式所示：

x＝W_agex_age+b_age

y＝t-x

y_id＝W_idy+b_id

上式中，x表示年龄特征提取网络经过线性映射提取得到的年龄特征，W_age和b_age均为年龄特征提取网络的参数，x_age为对人脸身份识别造成负面影响的年龄因素；y表示将年龄因素从人脸特征中剥离后与年龄无关的身份信息；t是经过卷积网络提取的共享特征；

通过线性变换的参数矩阵W_id和偏移量b_id进一步调整身份信息y，得到年龄不变的人脸身份特征y_id；

步骤6、利用年龄不变的人脸身份特征y_id进行跨年龄的人脸识别：利用余弦距离度量各个年龄不变的人脸特征y_id的相似性，根据相似性排序完成人脸识别；

二维空间中向量A(x₁，y₁)和向量B(x₂，y₂)的余弦距离的计算公式为：

上式中，x₁、y₁分别为二维空间中向量A的横坐标和纵坐标；x₂、y₂分别为二维空间中向量B的横坐标和纵坐标；

n维空间中向量A(x₁₁，x₁₂，…，x_1n)和向量B(x₂₁，x₂₂，…，x_2n)的余弦距离的计算公式为：

上式中，n为特征的维度，k表示n维特征中的第k维，x_1k、x_2k分别为向量A、向量B的第k维的数值。

2.根据权利要求1所述年龄分类辅助的跨年龄人脸识别算法，其特征在于，步骤1中对含有身份标签和年龄标签的人脸图像进行预处理的操作，为对人脸进行对齐处理：将图片统一转换为灰度图；利用MTCNN确定人脸特征点的位置；使用仿射变换和人脸姿态校正将特征点对齐；裁剪图片并归一化。