[发明专利]年龄和性别估计

说明书

一种年龄和性别估计的方法，包括：接收输入图像；检测该输入图像内的面部图像；基于该面部图像的一组面部图像强度来估计头部姿态，其中，该头部姿态被表示为偏航、俯仰和翻滚；确定该头部姿态的偏航、俯仰和翻滚是否小于预定阈值；如果该头部姿态的偏航、俯仰和翻滚小于该预定阈值，则对准该面部图像；以及预测经对准的面部图像的年龄和性别。

技术领域

本公开内容涉及人类属性识别，并且更具体地涉及人类年龄和性别识别。

背景技术

目前，部分地基于具有年龄和性别标签、表情变化、姿态变化和光照变化的不充分数据集，年龄和性别估计已经证明是困难的，并且通常使用大量的计算资源来充分地执行。

预测人类年龄和性别，无约束条件下的固有面部属性中的两个在包括人机交互和利用更多约束的计算资源执行的自主驾驶的现实世界应用中的重要性可能增加。

发明内容

一种年龄和性别估计的示例方法，包括：接收输入图像；检测该输入图像内的面部图像；基于该面部图像的一组面部图像强度来估计头部姿态，其中，该头部姿态被表示为偏航(yaw)、俯仰(pitch)和翻滚(roll)；确定该头部姿态的偏航、俯仰和翻滚是否小于预定阈值；如果该头部姿态的偏航、俯仰和翻滚小于该预定阈值，则对准该面部图像；以及预测经对准的面部图像的年龄和性别。

附图说明

在附图中：

图1是根据本公开内容的一个实施方式的第一示例系统图；

图2是根据本公开内容的一个实施方式的第二示例系统图；

图3是根据本公开内容的一个实施方式的年龄和性别估计的示例流程；

图4是根据本公开内容的一个实施方式的年龄和性别估计网络的示例；

图5是根据本公开内容的一个实施方式的使用各种卷积神经网络模型和各种丢弃删除的年龄和性别估计的示例；

图6是根据本公开内容的一个实施方式的年龄和性别估计网络的第二示例；

图7是根据本公开内容的一个实施方式的使用各种卷积神经网络模型的年龄和性别估计的示例；以及

图8是根据本公开内容的一个实施方式的年龄和性别估计的示例方法。

具体实施方式

下面列出的实施方式仅用于示出该设备和方法的应用，并不限制范围。关于该设备和方法的等同形式的修改应归类为在权利要求的范围内。

在以下整个说明书和权利要求书中，使用某些术语来指代特定的系统部件。如本领域技术人员将理解的，不同的公司可能通过不同的名称来指代部件和/或方法。本文档不旨在名称不同但功能相同的部件和/或方法之间进行区分。

在以下讨论和权利要求书中，术语“包括”和“包含”以开放式方式使用，并且因此可以被解释为意味着“包括，但不限于……”。此外，术语“耦接”或“耦合”旨在意味着间接连接或者直接连接。因此，如果第一装置耦接至第二装置，则该连接可以是通过直接连接或者通过经由其他装置和连接的间接连接。

图1描绘了可以用于实现与过程的一个或更多个部分或步骤的操作相关联的神经网络的示例混合计算系统100。在该示例中，与混合系统相关联的处理器包括现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)122、图形处理器单元(GraphicsProcessing Unit，GPU)120和中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)118。