人脸年龄识别模型训练方法及相关装置制造方法及图纸

本申请公开了一种人脸年龄识别模型训练方法及相关装置。其中方法包括：获取样本数据集，所述样本数据集包括多个样本人脸图像，每个所述样本人脸图像标注有对应的年龄值标签和年龄差值标签，所述年龄值标签指示所述样本人脸图像中人脸的实际年龄值，所述年龄差值标签用于指示与所述实际年龄值的偏差范围；基于所述样本人脸图像、所述样本人脸图像的所述年龄值标签和所述年龄差值标签，对网络模型进行训练，获得年龄识别模型，该年龄识别模型能提升对人脸图像年龄识别的准确度。

【技术实现步骤摘要】
人脸年龄识别模型训练方法及相关装置
本专利技术涉及计算机视觉
，尤其是涉及一种人脸年龄识别模型训练方法及相关装置。
技术介绍
人脸图像往往包含很多人脸特征信息，其中年龄作为一项很重要的特征信息，在人脸识别领域得了广泛的应用。一般在对人脸图像的年龄识别问题中，常将年龄作为一个标签信息，在模型训练过程，建立一个人脸图像与其年龄的对应关系。而不同人在相同的年龄阶段，存在一些相似的特征，通常的人脸年龄识别算法在实际应用中对人脸年龄的识别准确度较低。
技术实现思路
本申请提供了一种人脸年龄识别模型训练方法及相关装置。第一方面，提供了一种人脸年龄识别模型训练方法，包括：获取样本数据集，所述样本数据集包括多个样本人脸图像，每个所述样本人脸图像标注有对应的年龄值标签和年龄差值标签，所述年龄值标签指示所述样本人脸图像中人脸的实际年龄值，所述年龄差值标签用于指示与所述实际年龄值的偏差范围；基于所述样本人脸图像、所述样本人脸图像的所述年龄值标签和所述年龄差值标签，对网络模型进行训练，获得年龄识别模型。第二方面本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人脸年龄识别模型训练方法，其特征在于，包括：/n获取样本数据集，所述样本数据集包括多个样本人脸图像，每个所述样本人脸图像标注有对应的年龄值标签和年龄差值标签，所述年龄值标签指示所述样本人脸图像中人脸的实际年龄值，所述年龄差值标签用于指示与所述实际年龄值的偏差范围；/n基于所述样本人脸图像、所述样本人脸图像的所述年龄值标签和所述年龄差值标签，对网络模型进行训练，获得年龄识别模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种人脸年龄识别模型训练方法，其特征在于，包括：
获取样本数据集，所述样本数据集包括多个样本人脸图像，每个所述样本人脸图像标注有对应的年龄值标签和年龄差值标签，所述年龄值标签指示所述样本人脸图像中人脸的实际年龄值，所述年龄差值标签用于指示与所述实际年龄值的偏差范围；
基于所述样本人脸图像、所述样本人脸图像的所述年龄值标签和所述年龄差值标签，对网络模型进行训练，获得年龄识别模型。


2.根据权利要求1所述的人脸年龄识别模型训练方法，其特征在于，所述基于所述样本人脸图像、所述样本人脸图像的所述年龄值标签和所述年龄差值标签，对网络模型进行训练，获得年龄识别模型，包括：
根据所述每个样本人脸图像的所述年龄值标签和所述年龄差值标签，生成所述每个样本人脸图像对应的年龄标签向量；
根据所述每个样本人脸图像的所述年龄值标签、所述年龄差值标签以及所述年龄标签向量，对网络模型进行训练，获得所述年龄识别模型。


3.根据权利要求2所述的人脸年龄识别模型训练方法，其特征在于，所述根据所述每个样本人脸图像的所述年龄值标签和所述年龄差值标签，生成所述每个样本人脸图像对应的年龄标签向量，包括：
根据所述每个样本人脸图像的所述年龄值标签和所述年龄差值标签，确定所述每个样本人脸图像对应的多个目标年龄值；
根据所述多个目标年龄值生成所述每个样本人脸图像对应的年龄标签向量，所述年龄标签向量包括预设年龄范围内的每个年龄值的向量值，其中所述预设年龄范围内的所述多个目标年龄值对应的向量值大于其他年龄值对应的向量值。


4.根据权利要求2或3所述的人脸年龄识别模型训练方法，其特征在于，所述根据所述每个样本人脸图像的所述年龄值标签、所述年龄差值标签以及所述年龄标签向量，对网络模型进行训练，获得所述年龄识别模型，包括：
将所述样本人脸图像输入所述网络模型，输出所述样本人脸图像的预测分类结果；
采用损失函数计算所述各个样本人脸图像的预测分类结果与标签数据之间的总损失值；根据所述总损失值调整所述网络模型的网络参数，直到所述网络模型收敛，获得所述年龄识别模型，所述标签数据包括所述样本人脸图像的所述年龄值标签、所述年龄差值标签以及所述年龄标签向量。


5.根据权利要求4所述的人脸年龄识别模型训练方法，其特征在于，所述样本...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈仿雄，
申请(专利权)人：深圳数联天下智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44