[发明专利]一种基于深度分类网络的面部年龄估计方法有效
| 申请号： | 201611092820.3 | 申请日： | 2016-12-02 |
| 公开（公告）号： | CN106778558B | 公开（公告）日： | 2019-12-10 |
| 发明（设计）人： | 潘力立 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 51203 电子科技大学专利中心 | 代理人： | 张杨 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本专利提出了一种基于深度分类网络的年龄估计方法，属于计算机视觉和机器学习领域。该方法的主要思想是通过深度分类网络建立输入面部图像特征和年龄之间的映射关系。首先，对面部图像进行归一化并提取面部特征；接着，建立5层的深度分类模型，拟合输入图像特征和年龄之间的映射关系；之后，利用梯度下降法优化深度分类模型的参数；最后，对于待估计面部图像，利用学习好的深度模型估计年龄。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 分类 网络 面部 年龄 估计 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度分类网络的面部年龄估计方法，包括以下步骤：/n步骤1：采集不同人的包含不同年龄的面部图像N幅，并标定对应的实际年龄；/n步骤2：对所有的面部图像利用SeataFace跟踪面部特征点，共得到M个面部特征点，M＝5，包含：2个嘴角点，2个瞳孔中心和1个鼻尖点；/n步骤3：根据步骤2中的特征点定位结果对图像进行归一化；/n步骤4：将所有面部图像的灰度值向量化为1600维的向量，同时限制取值范围在0.1到0.9之间；限制方法如下：计算所有输入图像灰度值的均值μ和标准差σ，利用3σ将灰度值范围压缩到[-1,1]；设任意第n幅输入图像对应的灰度向量为
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