用于识别面部年龄的方法、装置和电子设备制造方法及图纸

本申请实施方式公开了一种用于识别面部年龄的方法、装置、电子设备以及计算机可读介质，其中的方法包括：获取待识别图像的预估年龄；根据所述预估年龄以及预先设定的两个或者以上年龄差距从已知年龄的图像样本集合中选取N幅图像样本，所述N不小于2；获取所述待识别图像与选取的所述N幅图像样本之间的年龄大小比较结果；根据所述比较结果形成的统计信息获得用于确定人的面部年龄属性信息的概率信息。

Method, device and electronic device for identifying facial age

An embodiment of the present application discloses a method, apparatus, electronic device, and computer-readable medium for identifying facial age, wherein the method includes: acquiring an estimated age of an image to be recognized; and collecting an image sample from a known age according to the estimated age and a preset difference of two or more ages. N image samples are selected, the N is not less than 2; the age-size comparison result between the image to be recognized and the selected N image samples is obtained; and the probability information for determining the facial age attribute information of a person is obtained according to the statistical information formed by the comparison result.

【技术实现步骤摘要】
用于识别面部年龄的方法、装置和电子设备
本申请涉及计算机视觉技术，尤其是一种用于识别面部年龄的方法、介质、用于识别面部年龄的装置以及电子设备。
技术介绍
人脸属性信息识别即识别图像中的人的面部所呈现出的性别、年龄、表情以及种族等信息。人脸属性信息识别是计算机视觉领域的一个研究课题，而识别图像中的面部年龄是人脸属性信息识别中的一个重要分支。目前，用于识别面部年龄的网络模型，通常是采用深度学习的方式根据额头、嘴角以及眼角的皱纹等面部特征来识别面部年龄。在对网络模型进行训练时，用于训练的图像大多需要进行预处理，以便于使用于训练的图像所包含的人脸通常为正脸且五官清晰。然而，在现实环境中，很多图像中的人脸会存在各种角度的偏转，且图像中的人脸也会存在各种不同程度的模糊，由于上述网络模型通常不能很好的适用于针对这样的图像进行面部年龄识别，因此，在很多情况下需要通过相关人员(如标注人员等)的人为判断，来识别出图像中的面部年龄。由此可知，如何快速且准确的识别出图像中的面部年龄是一个值得关注的技术问题。
技术实现思路
本申请实施方式提供一种用于识别面部年龄的技术方案。根据本申请实施方式的其中一个方面，提供了一种用于识别面部年龄的方法，该方法包括：获取待识别图像的预估年龄；根据所述预估年龄以及预先设定的两个或者以上年龄差距，从已知年龄的图像样本集合中选取N幅图像样本，所述N不小于2；获取所述待识别图像与选取的所述N幅图像样本之间的年龄大小比较结果；根据所述比较结果形成的统计信息获得用于确定人的面部年龄属性信息的概率信息。在本专利技术一个实施方式中，所述根据所述比较结果形成的统计信息获得用于确定人的面部年龄属性信息的概率信息包括：根据预设的第一面部年龄先验概率分布和基于所述比较结果形成的第一似然函数获得第一面部年龄后验概率分布；其中，所述面部年龄后验概率分布用于确定人的面部年龄属性信息。在本专利技术又一个实施方式中，所述获取待识别图像的预估年龄包括：将所述待识别图像输入神经网络模型，根据所述神经网络模型的输出信息确定待识别图像的预估年龄。在本专利技术再一个实施方式中，所述神经网络模型的输出信息包括：第二面部年龄后验概率分布。在本专利技术再一个实施方式中，所述神经网络模型针对输入的待识别图像所执行的处理操作包括：获取待识别图像中的人的面部特征；针对预先设定的每一个年龄类别，判断所述面部特征属于超过该年龄类别的面部特征的概率，且所有概率形成第二似然函数的似然值；根据预设的第二面部年龄先验概率分布以及基于所述概率形成的第二似然函数生成第二面部年龄后验概率分布。在本专利技术再一个实施方式中，所述针对预先设定的每一个年龄类别，判断所述面部特征属于超过该年龄类别的面部特征的概率包括：针对预先设定的每一个年龄类别，利用第一全连接层对所述面部特征进行分类处理；利用sigmoid函数将所述分类处理结果进行归一化处理，获得所述面部特征属于超过该年龄类别的面部特征的概率。在本专利技术再一个实施方式中，所述根据预设的第二面部年龄先验概率分布以及基于所述概率形成的第二似然函数生成第二面部年龄后验概率分布包括：根据贝叶斯公式对预设的第二面部年龄先验概率分布以及基于所述概率形成的第二似然函数进行计算，以生成所述第二面部年龄后验概率分布。在本专利技术再一个实施方式中，所述根据贝叶斯公式对预设的第二面部年龄先验概率分布以及基于所述概率形成的第二似然函数进行计算，以生成所述第二面部年龄后验概率分布包括：利用第二全连接层基于取对数后的贝叶斯公式对预设的第二面部年龄先验概率分布以及基于所述概率形成的第二似然函数进行计算；利用softmax函数将所述第二全连接层输出的计算结果还原为第二面部年龄后验概率分布。在本专利技术再一个实施方式中，所述根据所述神经网络模型的输出信息确定待识别图像的预估年龄包括：确定所述第二面部年龄后验概率分布的中位数，并将所述中位数作为预估年龄；或者，针对所述第二面部年龄后验概率分布进行加权计算，并根据所述加权计算结果确定预估年龄；或者，将所述第二面部年龄后验概率分布中的最大概率对应的年龄作为预估年龄；或者，针对所述第二面部年龄后验概率分布进行置信度计算，并根据所述置信度计算结果确定年龄区间，从所述年龄区间中选取一年龄作为预估年龄。在本专利技术再一个实施方式中，所述神经网络模型的训练过程包括：根据输入图像样本的已知面部年龄以及预先设定的两个或者以上年龄差距从图像样本集合中选取已知面部年龄的M幅图像样本，所述M不小于2；获取所述输入图像样本与选取的M幅图像样本之间的年龄大小比较结果；根据预设的第二面部年龄先验概率分布和基于所述比较结果形成的第三似然函数获得第三面部年龄后验概率分布；根据所述第三面部年龄后验概率分布对神经网络模型进行监督学习。在本专利技术再一个实施方式中，所述训练过程还包括：根据所述输入图像样本的已知面部年龄对神经网络模型进行监督学习。在本专利技术再一个实施方式中，所述N幅图像样本包括：年龄大于预测年龄的N1幅图像样本以及年龄小于预估年龄的N2幅图像样本，其中，所述N1与N2之和为N。在本专利技术再一个实施方式中，所述N为偶数时，所述N1与N2相等，且针对年龄大于预估年龄的N1幅图像样本中的任一幅图像样本，年龄小于预估年龄的N2幅图像样本中存在年龄差距相同且年龄差距相反的一幅图像样本。在本专利技术再一个实施方式中，所述获取所述待识别图像与选取的所述N幅图像样本之间的年龄大小比较结果包括：通过接收输入信息的形式获获取所述待识别图像与选取的所述N幅图像样本之间的年龄大小比较结果；其中，所述输入信息包括：人工针对所述待识别图像与选取的所述N幅图像样本之间的年龄大小进行比较而形成比较结果。在本专利技术再一个实施方式中，所述根据预设的第一面部年龄先验概率分布和基于所述比较结果形成的第一似然函数获得第一面部年龄后验概率分布包括：根据贝叶斯公式对预设的第一面部年龄先验概率分布以及基于所述比较结果形成的第一似然函数进行计算，生成所述第一面部年龄后验概率分布。在本专利技术再一个实施方式中，所述第一面部年龄先验概率分布包括：针对预先设定的每一个年龄类别的均匀概率分布。在本专利技术再一个实施方式中，所述方法还包括：滤除无效的第一面部年龄后验概率分布；其中，所述无效的第一面部年龄后验概率分布包括：形成开口向下的抛物线形状的第一面部年龄后验概率分布。在本专利技术再一个实施方式中，所述方法还包括：根据第一面部年龄后验概率分布确定人的面部年龄属性信息；根据所述面部年龄属性信息标注所述待识别图像的年龄属性信息。在本专利技术再一个实施方式中，所述根据第一面部年龄后验概率分布确定人的面部年龄属性信息包括：确定所述第一面部年龄后验概率分布的中位数，并将所述中位数作为所述待识别图像的面部年龄；或者，针对所述第一面部年龄后验概率分布进行加权计算，并根据所述加权计算结果确定所述待识别图像的面部年龄；或者，将所述第一面部年龄后验概率分布中的最大概率对应的年龄作为所述待识别图像的面部年龄；或者，针对所述第二面部年龄后验概率分布进行置信度计算，并根据所述置信度计算结果确定所述待识别图像的面部年龄所属的年龄区间。在本专利技术再一个实施方式中，所述第一似然函数和/或第二似然函数的斜率为0.1-0.6之间的数值。根据本申请实施方式的其中另一个方面，提供本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于识别面部年龄的方法，其特征在于，包括：获取待识别图像的预估年龄；根据所述预估年龄以及预先设定的两个或者以上年龄差距，从已知年龄的图像样本集合中选取N幅图像样本，所述N不小于2；获取所述待识别图像与选取的所述N幅图像样本之间的年龄大小比较结果；根据所述比较结果形成的统计信息获得用于确定人的面部年龄属性信息的概率信息。

【技术特征摘要】
2017.08.11 CN 20171068758711.一种用于识别面部年龄的方法，其特征在于，包括：获取待识别图像的预估年龄；根据所述预估年龄以及预先设定的两个或者以上年龄差距，从已知年龄的图像样本集合中选取N幅图像样本，所述N不小于2；获取所述待识别图像与选取的所述N幅图像样本之间的年龄大小比较结果；根据所述比较结果形成的统计信息获得用于确定人的面部年龄属性信息的概率信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述比较结果形成的统计信息获得用于确定人的面部年龄属性信息的概率信息包括：根据预设的第一面部年龄先验概率分布和基于所述比较结果形成的第一似然函数获得第一面部年龄后验概率分布；其中，所述面部年龄后验概率分布用于确定人的面部年龄属性信息。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述获取待识别图像的预估年龄包括：将所述待识别图像输入神经网络模型，根据所述神经网络模型的输出信息确定待识别图像的预估年龄。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述神经网络模型的输出信息包括：第二面部年龄后验概率分布。5.一种用于识别面部年龄的方法，其特征在于，所述方法由神经网络模型执行，且所述神经网络模型所执行的处理操作包括：获取待识别图像中的人的面部特征；针对预先设定的每一个年龄类别，判断所述面部特征属于超过该年龄类别的面部特征的概率，且所有概率形成第二似然函数的似然值；根据预设的第二面部年龄先验概率分布以及基于所述概率形成的第二似然函数生成第二面部年龄后验概率分布。6.一种用于识别面部年龄的装置，其特征在于，包括：获取预估年龄模块，用于获取待识别图像的预估年龄；选取图像样本模块，用于根据所述预估年龄以及预先设定的两个或者以上年龄差距从已知年龄的图像样本集合中选取N幅图像样本，所述N不小于2；获取比...

【专利技术属性】
技术研发人员：张韵璇，李诚，
申请(专利权)人：北京市商汤科技开发有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11