一种年龄估计方法、系统、电子设备及存储介质技术方案

本公开提供了一种年龄估计方法，应用于金融科技领域或其它领域，包括：获取人体图像；分别提取面部特征、衣着特征、形体

【技术实现步骤摘要】
一种年龄估计方法、系统、电子设备及存储介质


[0001]本公开涉及金融科技
，具体涉及一种年龄估计方法、系 统、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着人工智能的发展，智能机器人越来越接近我们的生活，如果 是一台城市图书馆的机器人，它可以根据不同年龄段的人群推荐不同 书籍，如果是一台购物商城的机器人它可以根据不同的年龄推荐不同 的物品，如果是一台银行的机器人，它可以根据不同的年龄推荐不同 的理财产品。目前针对于人体年龄的估算大多是基于人脸特征，年龄 估算还不够准确。

技术实现思路

[0003](一)要解决的技术问题
[0004]针对上述问题，本公开提供了一种年龄估计方法、系统、电子设 备及存储介质，用于至少部分解决传统估计方法年龄估算不准确等技 术问题。
[0005](二)技术方案
[0006]本公开一方面提供了一种年龄估计方法，包括：获取人体图像； 分别提取面部特征、衣着特征、形体
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姿态特征；将提取的面部特征、 衣着特征、形体
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姿态特征进行特征融合，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种年龄估计方法，其特征在于，包括：获取人体图像；分别提取面部特征、衣着特征、形体
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姿态特征；将所述提取的面部特征、衣着特征、形体
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姿态特征进行特征融合，生成一组融合特征向量；将所述融合特征向量进行数据降维；输入预先搭建的神经网络模型中，得到年龄估计的分类结果。2.根据权利要求1所述的年龄估计方法，其特征在于，所述分别提取面部特征、衣着特征、形体
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姿态特征包括：提取面部轮廓特征、纹理特征；提取衣着颜色特征；提取形体轮廓特征。3.根据权利要求2所述的年龄估计方法，其特征在于，所述提取面部轮廓特征、纹理特征包括：采用灰度共生矩阵提取面部轮廓特征；采用灰度共生矩阵、局部二值模式提取纹理特征。4.根据权利要求2所述的年龄估计方法，其特征在于，所述提取衣着颜色特征包括：采用颜色直方图提取衣着颜色特征。5.根据权利要求2所述的年龄估计方法，其特征在于，所述提取形体轮廓特征包括：采用Hu不变矩提取形体轮廓特征。6.根据权利要求1所述的年龄估计方法，其特征在于，所述获取人体图像还包括，对所述人体图像进行预处理，包括：对所述人体图像进行图像几何变换；对几何变换后的图像进行灰度化处理；对灰度化处理后的图像去噪。7.根据权利要求6所述的年龄估计方法，其特征在于，所述对灰度化处理后的图像去噪包括：将所述图像进行多尺度小波变换；进行小波系数处理；利用小波逆变换进行信号重构，得到去噪后的图像。8.根据权利要求1所述的年龄估计方法，其特征在于，所述年龄估计的分类结果包括：儿童、青少年、青年、中年、老年。9.根据权利要求1所述的年龄估计方法，其特征在于，所述预先搭建的神经网络模型的搭建过程包括：建立人体图像数据集，为每张人体图像设...

【专利技术属性】
技术研发人员：雷声渊，金向东，尚天顺，杨平，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：