基于人脸图像的年龄预测方法及相关设备技术

本申请提供的一种基于人脸图像的年龄预测方法及相关设备，所述方法包括获取待预测的人脸图像，并提取所述人脸图像的特征信息，根据所述特征信息，分别确定所述人脸图像对应的性别、所述人脸图像对应于男性时的第一年龄、所述人脸图像对应于女性时的第二年龄，通过确定第一年龄和第二年龄引入了男性和女性的性别差异对于年龄识别的影响因素，有助于提升年龄预测的准确率。根据所述人脸图像对应的性别、所述人脸图像对应于男性时的第一年龄、所述人脸图像对应于女性时的第二年龄，确定所述人脸图像对应的年龄，通过人脸图像对应的性别辅助确定人脸图像对应的年龄，充分考虑了性别对年龄识别造成的影响，进而提升年龄预测的精度。度。度。

【技术实现步骤摘要】
基于人脸图像的年龄预测方法及相关设备


[0001]本申请涉及图像处理
，尤其涉及一种基于人脸图像的年龄预测方法及相关设备。

技术介绍

[0002]年龄和性别是人体重要的生物属性特征，年龄和性别的识别在人机交互、安防和服务推荐等领域有着广泛的应用。目前，可以基于人脸图像对年龄和性别进行识别，但是，由于基于人脸进行年龄和性别的识别属于细粒度分类，相对于其他分类识别任务来说较为困难。现有基于人脸的年龄识别方法均未考虑到性别对年龄识别造成的影响，通过同一识别分支既识别女性年龄又识别男性年龄，导致分支识别任务较重，进而影响分支的年龄识别精度。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本申请的目的在于提出一种基于人脸图像的年龄预测方法及相关设备，以解决或部分解决上述问题。
[0004]基于上述目的，本申请的第一方面提供了一种基于人脸图像的年龄预测方法，包括：
[0005]获取待预测的人脸图像；
[0006]提取所述人脸图像的特征信息；
[0007]根据所述特征信息，分别确定所述人脸图像对应的性别、所述人脸图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人脸图像的年龄预测方法，其特征在于，包括：获取待预测的人脸图像；提取所述人脸图像的特征信息；根据所述特征信息，分别确定所述人脸图像对应的性别、所述人脸图像对应于男性时的第一年龄、所述人脸图像对应于女性时的第二年龄；根据所述人脸图像对应的性别、所述人脸图像对应于男性时的第一年龄、所述人脸图像对应于女性时的第二年龄，确定所述人脸图像对应的年龄。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人脸图像对应的性别包括所述人脸图像对应于第一概率的男性且对应于第二概率的女性；所述根据所述人脸图像对应的性别、所述人脸图像对应于男性时的第一年龄、所述人脸图像对应于女性时的第二年龄，确定所述人脸图像对应的年龄，包括：将所述第一概率作为所述第一年龄的权重，将所述第二概率作为所述第二年龄的权重，对所述第一年龄和所述第二年龄进行加权求和，得到所述人脸图像对应的年龄。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法采用经过训练的年龄预测模型来实现，所述年龄预测模型包括主干网络模型以及与所述主干网络模型的输出端连接的第一子模型、第二子模型和第三子模型；所述提取所述人脸图像的特征信息，包括：通过所述主干网络模型提取所述人脸图像的特征信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征信息，分别确定所述人脸图像对应的性别、所述人脸图像对应于男性时的第一年龄、所述人脸图像对应于女性时的第二年龄，包括：根据所述特征信息，通过所述第一子模型确定所述人脸图像对应的性别，通过所述第二子模型确定所述第一年龄，以及，通过所述第三子模型确定所述第二年龄。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述主干网络模型是通过预训练得到的，用于对所述主干网络模型进行预训练的第一训练集包括多张第一图片，所述第一图片包含人脸图像且具有第一标签，所述第一标签包括图片路径、年龄段、第一年龄向量、性别。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第一子模型、所述第二子模型和所述第三子模型是在预训练的所述主干网络模型的基础上继续训练得到的，并且，所述第一子模型、所述第二子模型和所述第三子模型是在冻结所述年龄预测模型中的其他模型基础上分别单独训练得到的。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，用...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘宪彬，安占福，
申请(专利权)人：京东方科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：