一种年龄识别方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种年龄识别方法、装置、电子设备和存储介质，涉及年龄识别领域。本申请所提供的年龄识别方法，通过将获取到的目标识别图像输入到预先训练的年龄识别模型中，得到目标识别图像中的目标对象分别为预设的多个年龄中的每个年龄的概率，而后，再将根据目标对象分别为预设的每个年龄的概率，以及每个年龄的权重，确定目标对象的年龄。由于目标对象在相邻的几个年龄的外貌变化不会过大，因此，在模型输出目标对象的年龄的时候，在目标对象的真实年龄附近的年龄的概率都是比较高的，进而，采用加权计算的方式避免了由于图像本身问题(如清晰度不够高，使得某个距离真实年龄较远的年龄的概率较大)而导致模型识别不准确的问题。

An age identification method, device, electronic equipment and storage medium

【技术实现步骤摘要】
一种年龄识别方法、装置、电子设备和存储介质
本专利技术涉及年龄识别领域，具体而言，涉及一种年龄识别方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
随着生活水平的提高，用户期望得到质量更高的服务。为了保证服务质量和服务的针对性，在对用户进行服务之前，通常需要获取到大量的用户数据，以便指定更合适的服务策略。实际操作中，某些用户数据不容易获得，比如用户的年龄，因此，相关技术中通常会采用图像识别技术来确定用户的年龄。在确定用户的年龄时，首先需要通过摄像机拍摄到用户的面部照片，然后采用图像识别技术，根据用户的面部照片上的特征点来确定用户的年龄。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种年龄识别方法、装置、电子设备和存储介质。在一些实施例中，一种年龄识别方法，包括：获取目标识别图像；将目标识别图像输入到预先训练的年龄识别模型中，得到目标识别图像中的目标对象分别为预设的多个年龄中的每个年龄的概率；根据目标对象分别为预设的每个年龄的概率，以及每个年龄的权重，确定目标对象的年龄。在一些实施例中，将目标识别图像输入到预先训练的年龄识别模型中，得到目标识别图像中的目标对象分别为预设的多个年龄中的每个年龄的概率，包括：从目标识别图像中提取目标对象的人脸图像；将目标对象的人脸图像输入到预先训练的年龄识别模型中，得到目标对象分别为预设的多个年龄中的每个年龄的概率。在一些实施例中，将目标识别图像输入到预先训练的年龄识别模型中，得到目标识别图像中的目标对象分别为预设的多个年龄中的每个年龄的概率，包括：从目标识别图像中提取目标对象的人脸图像和身体图像；将目标对象的人脸图像和身体图像均输入到预先训练的年龄识别模型中，得到目标对象分别为预设的多个年龄中的每个年龄的概率。在一些实施例中，目标对象的身体图像包括以下任意一种或多种图像：头发图像、四肢图像和颈部图像。在一些实施例中，从目标识别图像中提取目标对象的人脸图像和身体图像，包括：确定目标识别图像中目标对象的人脸图像位置；以目标对象的人脸图像位置为基准，根据人脸图像位置和身体图像位置的相对位置关系，从目标识别图像中提取出身体图像。在一些实施例中，将目标识别图像输入到预先训练的年龄识别模型中，得到目标识别图像中的目标对象分别为预设的多个年龄中的每个年龄的概率，包括：将目标识别图像输入到预先训练的年龄识别模型中，得到目标识别图像中的目标对象分别在每个预设年龄段的概率；根据目标对象分别为预设的每个年龄的概率，以及每个年龄的权重，确定目标对象的年龄，包括：根据目标对象分别为预设的每个年龄段的概率和每个年龄段的权重，计算目标对象的年龄。在一些实施例中，根据目标对象分别为预设的每个年龄段的概率和每个年龄段的权重，计算目标对象的年龄，包括：根据目标对象分别为预设的每个年龄段的概率和每个年龄段的权重，计算目标对象的年龄值，或目标对象所在的年龄段。在一些实施例中，根据目标对象分别为预设的每个年龄段的概率和每个年龄段的权重，计算目标对象的年龄值，包括：根据每个年龄段的中间值、目标对象分别为预设的每个年龄的概率和每个年龄段的权重，计算目标对象的年龄。在一些实施例中，年龄识别模型是通过以下步骤训练得到的：将样本集合中的样本识别图像输入到年龄识别模型中，得到样本识别图像中的样本对象分别为预设的每个年龄的概率；根据参考对象分别为预设的每个年龄的概率和样本识别图像的标准年龄，生成损失函数；使用生成的损失函数对年龄识别模型进行训练。在一些实施例中，根据参考对象分别为预设的每个年龄的概率和样本识别图像的标准年龄，生成损失函数，包括：.根据参考对象分别为每个参考年龄的概率和每个参考年龄所对应的权重，生成损失函数；参考年龄是与样本识别图像的标准年龄的差值小于预设数值的年龄。在一些实施例中，使用生成的所述损失函数对年龄识别模型进行训练，包括：针对每个参考年龄，根据与参考年龄的数值相同的标准年龄所对应的样本识别图像的数量占比，确定该参考年龄的调整系数；根据所述参考年龄所对应的调整系数对所述损失函数进行调整；使用调整后的损失函数对年龄识别模型进行训练。在一些实施例中，将样本集合中的样本识别图像输入到年龄识别模型中，得到样本识别图像中的样本对象分别为预设的每个年龄的概率，包括：从样本识别图像中提取样本对象的人脸图像；将样本对象的人脸图像输入到年龄识别模型中，得到样本对象分别为预设的多个年龄中的每个年龄的概率。在一些实施例中，将样本集合中的样本识别图像输入到年龄识别模型中，得到样本识别图像中的样本对象分别为预设的每个年龄的概率，包括：从样本识别图像中提取样本对象的人脸图像和身体图像；将样本对象的人脸图像和身体图像均输入到年龄识别模型中，得到样本对象分别为预设的多个年龄中的每个年龄的概率。在一些实施例中，根据参考对象分别为每个参考年龄的概率和每个参考年龄所对应的权重，生成损失函数；参考年龄是与样本识别图像的标准年龄的差值小于预设数值的年龄，包括：根据样本识别图像的标准年龄，确定采样范围；按照确定的采样范围所对应的每个参考年龄的概率和每个参考年龄所对应的权重，生成损失函数。在一些实施例中，根据参考对象分别为每个参考年龄的概率和每个参考年龄所对应的权重，生成损失函数；参考年龄是与样本识别图像的标准年龄的差值小于预设数值的年龄，包括：根据参考年龄的计算参数，确定每个参考年龄所对应的权重；参考年龄的计算参数包括以下的至少一个：参考年龄的数值、参考年龄与标准年龄的差值；根据参考对象分别为每个参考年龄的概率和每个参考年龄所对应的权重，生成损失函数。在一些实施例中，一种年龄识别装置，包括：第一获取模块，用于获取目标识别图像；第一输入模块，用于将目标识别图像输入到预先训练的年龄识别模型中，得到目标识别图像中的目标对象分别为预设的多个年龄中的每个年龄的概率；第一确定模块，用于根据目标对象分别为预设的每个年龄的概率，以及每个年龄的权重，确定目标对象的年龄。在一些实施例中，第一输入模块，包括：第一提取单元，用于从目标识别图像中提取目标对象的人脸图像；第一输入单元，用于将目标对象的人脸图像输入到预先训练的年龄识别模型中，得到目标对象分别为预设的多个年龄中的每个年龄的概率。在一些实施例中，第一输入模块，包括：第二提取单元，用于从目标识别图像中提取目标对象的人脸图像和身体图像；第二输入单元，用于将目标对象的人脸图像和身体图像均输入到预先训练的年龄识别模型中，得到目标对象分别为预设的多个年龄中的每个年龄的概率。在一些实施例中，目标对象的身体图像包括以下任意一种或多种图像：头发图像、四肢图像和颈部图像。在一些实施例中，第二提取单元，包括：第一确定子单元本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种年龄识别方法，其特征在于，包括：/n获取目标识别图像；/n将所述目标识别图像输入到预先训练的年龄识别模型中，得到所述目标识别图像中的目标对象分别为预设的多个年龄中的每个年龄的概率；/n根据所述目标对象分别为预设的每个年龄的概率，以及每个年龄的权重，确定所述目标对象的年龄。/n

【技术特征摘要】
1.一种年龄识别方法，其特征在于，包括：
获取目标识别图像；
将所述目标识别图像输入到预先训练的年龄识别模型中，得到所述目标识别图像中的目标对象分别为预设的多个年龄中的每个年龄的概率；
根据所述目标对象分别为预设的每个年龄的概率，以及每个年龄的权重，确定所述目标对象的年龄。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述目标识别图像输入到预先训练的年龄识别模型中，得到所述目标识别图像中的目标对象分别为预设的多个年龄中的每个年龄的概率，包括：
从目标识别图像中提取目标对象的人脸图像；
将所述目标对象的人脸图像输入到预先训练的年龄识别模型中，得到所述目标对象分别为预设的多个年龄中的每个年龄的概率。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述目标识别图像输入到预先训练的年龄识别模型中，得到所述目标识别图像中的目标对象分别为预设的多个年龄中的每个年龄的概率，包括：
从目标识别图像中提取目标对象的人脸图像和身体图像；
将所述目标对象的人脸图像和身体图像均输入到预先训练的年龄识别模型中，得到所述目标对象分别为预设的多个年龄中的每个年龄的概率。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，
所述目标对象的身体图像包括以下任意一种或多种图像：
头发图像、四肢图像和颈部图像。


5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，从目标识别图像中提取目标对象的人脸图像和身体图像，包括：
确定目标识别图像中目标对象的人脸图像位置；
以所述目标对象的人脸图像位置为基准，根据人脸图像位置和身体图像位置的相对位置关系，从目标识别图像中提取出所述身体图像。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述目标识别图像输入到预先训练的年龄识别模型中，得到所述目标识别图像中的目标对象分别为预设的多个年龄中的每个年龄的概率，包括：
将所述目标识别图像输入到预先训练的年龄识别模型中，得到所述目标识别图像中的目标对象分别在每个预设年龄段的概率；
根据所述目标对象分别为预设的每个年龄的概率，以及每个年龄的权重，确定所述目标对象的年龄，包括：
根据所述目标对象分别为预设的每个年龄段的概率和每个年龄段的权重，计算目标对象的年龄。


7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所述目标对象分别为预设的每个年龄段的概率和每个年龄段的权重，计算目标对象的年龄，包括：
根据所述目标对象分别为预设的每个年龄段的概率和每个年龄段的权重，计算目标对象的年龄值，或目标对象所在的年龄段。


8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，根据所述目标对象分别为预设的每个年龄段的概率和每个年龄段的权重，计算目标对象的年龄值，包括：
根据所述每个年龄段的中间值、所述目标对象分别为预设的每个年龄的概率和每个年龄段的权重，计算目标对象的年龄。


9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述年龄识别模型是通过以下步骤训练得到的：
将样本集合中的样本识别图像输入到年龄识别模型中，得到样本识别图像中的样本对象分别为预设的每个年龄的概率；
根据参考对象分别为预设的每个年龄的概率和样本识别图像的标准年龄，生成损失函数；
使用生成的所述损失函数对年龄识别模型进行训练。


10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，根据参考对象分别为预设的每个年龄的概率和样本识别图像的标准年龄，生成损失函数，包括：.
根据参考对象分别为每个参考年龄的概率和每个参考年龄所对应的权重，生成损失函数；所述参考年龄是与样本识别图像的标准年龄的差值小于预设数值的年龄。


11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，使用生成的所述损失函数对年龄识别模型进行训练，包括：
针对每个参考年龄，根据与参考年龄的数值相同的标准年龄所对应的样本识别图像的数量占比，确定该参考年龄的调整系数；
根据所述参考年龄所对应的调整系数对所述损失函数进行调整；
使用调整后的损失函数对年龄识别模型进行训练。


12.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，将样本集合中的样本识别图像输入到年龄识别模型中，得到样本识别图像中的样本对象分别为预设的每个年龄的概率，包括：
从样本识别图像中提取样本对象的人脸图像；
将所述样本对象的人脸图像输入到年龄识别模型中，得到所述样本对象分别为预设的多个年龄中的每个年龄的概率。


13.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，将样本集合中的样本识别图像输入到年龄识别模型中，得到样本识别图像中的样本对象分别为预设的每个年龄的概率，包括：
从样本识别图像中提取样本对象的人脸图像和身体图像；
将所述样本对象的人脸图像和身体图像均输入到年龄识别模型中，得到所述样本对象分别为预设的多个年龄中的每个年龄的概率。


14.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，根据参考对象分别为每个参考年龄的概率和每个参考年龄所对应的权重，生成损失函数；所述参考年龄是与样本识别图像的标准年龄的差值小于预设数值的年龄，包括：
根据样本识别图像的标准年龄，确定采样范围；
按照确定的所述采样范围所对应的每个参考年龄的概率和每个参考年龄所对应的权重，生成损失函数。


15.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，根据参考对象分别为每个参考年龄的概率和每个参考年龄所对应的权重，生成损失函数；所述参考年龄是与样本识别图像的标准年龄的差值小于预设数值的年龄，包括：
根据参考年龄的计算参数，确定每个参考年龄所对应的权重；参考年龄的计算参数包括以下的至少一个：参考年龄的数值、参考年龄与标准年龄的差值；
根据参考对象分别为每个参考年龄的概率和每...

【专利技术属性】
技术研发人员：张修宝，王艳，沈海峰，
申请(专利权)人：北京嘀嘀无限科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11