[发明专利]年龄和性别估计在审
| 申请号： | 202210999051.4 | 申请日： | 2022-08-19 |
| 公开（公告）号： | CN115512406A | 公开（公告）日： | 2022-12-23 |
| 发明（设计）人： | 孟梦;张磊;顾群 | 申请（专利权）人： | 黑芝麻智能科技（上海）有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 张英英 |
| 地址： | 201206 上海市浦东新区中国（上海）自*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 年龄 性别 估计 | ||
1.一种年龄和性别估计的方法，其特征在于，包括：
接收输入图像；
检测所述输入图像内的面部图像；
基于所述面部图像的一组面部图像强度来估计头部姿态，其中，所述头部姿态被表示为偏航、俯仰和翻滚；
确定所述头部姿态的偏航、俯仰和翻滚是否小于预定阈值；
如果所述头部姿态的偏航、俯仰和翻滚小于所述预定阈值，则对准所述面部图像；以及
预测经对准的面部图像的年龄和性别。
2.根据权利要求1所述的年龄和性别估计的方法，其特征在于，所述面部图像的对准是使用五点面部特征点来执行的。
3.根据权利要求1所述的年龄和性别估计的方法，其特征在于，所述预定阈值将所述头部姿态限制成近正面的头部姿态。
4.根据权利要求1所述的年龄和性别估计的方法，其特征在于，还包括：提取所述经对准的面部图像的特征。
5.根据权利要求1所述的年龄和性别估计的方法，其特征在于，所述年龄和所述性别的预测是经由卷积神经网络执行的。
6.根据权利要求5所述的年龄和性别估计的方法，其特征在于，所使用的卷积神经网络为ResNet-50-C4和EfficientNetB4之一。
7.根据权利要求5所述的年龄和性别估计的方法，其特征在于，所述卷积神经网络包括：批归一化、在所述批归一化之后的丢弃、在所述丢弃之后的全连接层和第二批归一化。
8.根据权利要求5所述的年龄和性别估计的方法，其特征在于，所述卷积神经网络包括：所述经对准的面部图像的特征映射、全连接层内的两点分布和回归层。
9.根据权利要求5所述的年龄和性别估计的方法，其特征在于，所述卷积神经网络包括：所述经对准的面部图像的特征映射、全连接层内的高斯分布和回归层。
10.根据权利要求1所述的年龄和性别估计的方法，其特征在于，年龄估计被设置为高斯分布。
11.根据权利要求1所述的年龄和性别估计的方法，其特征在于，所述面部图像的检测是使用五点面部特征点来执行的。
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