【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人脸识别，尤其涉及一种训练年龄识别模型的方法、年龄识别方法及相关装置。
技术介绍
1、人脸识别是指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。目前人脸识别技术已经比较成熟并且应用广泛，可以根据现有的人脸识别技术检测出人脸年龄。现有的年龄识别算法常将年龄作为一个单独的标签信息，在模型训练过程，建立一个人脸图像与年龄一一对应的关系，然而每一个人的人脸特征具有唯一性，导致训练好的年龄预测模型，在测试的过程中，每测试一张人脸时，对于模型来说都属于新的一类，而要想识别出新的类别，还需要重新训练模型才能够识别。
2、专利技术人在实现本专利技术实施例的过程中，发现相关技术至少存在以下问题：现有的年龄识别模型很难适应人脸这种具有唯一性的特征，从而降低了年龄识别的准确率。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供了一种训练年龄识别模型的方法、年龄识别方法及相关装置，旨在解决现有技术中年龄识别准确率低的技术问题。
2、为解决上述技术问题，本专利技术实施方式采用的一...
【技术保护点】
1.一种训练年龄识别模型的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述若干图像组，获得每一图像组对应的聚类中心特征向量包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对每一所述图像组的第一人脸特征向量进行聚类，获得每一所述图像组对应的聚类中心特征向量，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述若干图像组中每一人脸图像对应的人脸特征向量，包括：
5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述年龄聚类中心特征集和所述人脸特征向量，获得目标
【技术特征摘要】
1.一种训练年龄识别模型的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述若干图像组，获得每一图像组对应的聚类中心特征向量包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对每一所述图像组的第一人脸特征向量进行聚类，获得每一所述图像组对应的聚类中心特征向量，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述若干图像组中每一人脸图像对应的人脸特征向量，包括：
5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述年龄聚类中心特征集和所述人脸特征向量，获得目标...
【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：
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