[发明专利]一种卷积神经网络生成方法、年龄识别方法及相关装置

摘要

本发明公开了一种用于对图像中的人脸进行年龄识别的卷积神经网络的生成方法、年龄识别方法、相关装置及计算设备，所述卷积神经网络的生成方法包括：对第一卷积神经网络进行训练，第一卷积神经网络中包括依次相连的多个卷积组、多个全连接层和第一分类器；将训练好的第一卷积神经网络中的部分全连接层和第一分类器进行相应的替换，生成第二卷积神经网络并对其进行训练；向训练好的第二卷积神经网络添加新的全连接层和分类器，以生成第三卷积神经网络并进行训练；向训练好的第三卷积神经网络添加新的全连接层和分类器，以生成第四卷积神经网络并进行训练。其中，在对上述各卷积神经网络进行训练前，可对用于训练的人脸图像信息进行预先处理。

主权项

1.一种用于对图像中的人脸进行年龄识别的卷积神经网络生成方法，适于在计算设备中执行，所述方法包括步骤：根据预先获取的人脸图像数据集合，对第一卷积神经网络进行训练以便所述第一卷积神经网络适用于识别人脸，所述人脸图像数据集合包含多个人脸图像信息，每个人脸图像信息包括人脸图像和对应图像中人的年龄信息，所述第一卷积神经网络包括依次相连的多个卷积组、第一全连接层、第二全连接层、第三全连接层和第一分类器；根据预设的年龄阈值对所述人脸图像数据集合中的每个人脸图像信息进行处理，以便为每个人脸图像信息添加新的年龄阈值属性，所述年龄阈值属性指示对应的人的年龄是大于预设的年龄阈值还是不大于预设的年龄阈值；将训练好的第一卷积神经网络中的第三全连接层和第一分类器分别替换为第四全连接层和第二分类器，以生成第二卷积神经网络，并根据所述添加了年龄阈值属性的人脸图像数据集合对第二卷积神经网络进行训练，以便所述第二卷积神经网络的第二分类器的输出指示人脸所对应人的年龄是高于所述年龄阈值还是不高于所述年龄阈值；在训练好的第二卷积神经网络中的第一全连接层之后，添加依次相连的第五全连接层、第六全连接层和第三分类器，以生成第三卷积神经网络，并选择所述人脸图像数据集合中、年龄不大于所预设的年龄阈值的人脸图像信息对第三卷积神经网络进行训练，以便所述第三卷积神经网络的第三分类器的输出指示人脸所对应人的年龄为零到所预设年龄阈值中的哪一个；在训练好的第三卷积神经网络中的第一全连接层之后，添加依次相连的第七全连接层、第八全连接层和第四分类器，以生成第四卷积神经网络，并根据所述人脸图像数据集合对所述第四卷积神经网络进行训练，以便所述第四分类器的输出指示人脸所对应人的年龄。