【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉，更具体地涉及基于混合专家网络的人脸年龄估计方法。
技术介绍
1、人脸年龄估计是近年来计算机视觉领域的热点问题。年龄是人体最重要的生物特征之一，人脸年龄估计具有广泛应用和较强的实用价值，它是根据人脸图像估算出个体的大致年龄或者所属的年龄范围，可以应用于：安全监控、美容护理、人口走失等多个领域。虽然随着深度学习技术的发展，目前已实现自动化人脸年龄估计的相关应用，但是由于人脸特征信息极其复杂性，个人差异性较大，年龄特征难以被准确捕捉和识别，所以基于图像的人脸年龄估计仍然是一个具有挑战性的问题。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本专利技术提供了一种基于混合专家网络的人脸年龄估计方法。
2、根据本专利技术的第一个方面，提供了一种基于混合专家网络的人脸年龄估计方法，包括：
3、基于目标对象的授权，对目标对象的人脸图像进行预处理，得到人脸图像的感兴趣区域；
4、利用训练完成的原始特征提取网络从感兴趣区域中提取人脸图像的原始特征；
...
【技术保护点】
1.一种基于混合专家网络的人脸年龄估计方法，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，基于目标对象的授权，对所述目标对象的人脸图像进行预处理，得到所述人脸图像的感兴趣区域包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述目标对象的授权，对所述人脸图像进行对齐，并通过将对齐后的人脸图像进行裁剪删减非人脸区域，得到所述感兴趣区域包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用训练完成的原始特征提取网络从所述感兴趣区域中提取所述人脸图像的原始特征包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其...
【技术特征摘要】
1.一种基于混合专家网络的人脸年龄估计方法，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，基于目标对象的授权，对所述目标对象的人脸图像进行预处理，得到所述人脸图像的感兴趣区域包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述目标对象的授权，对所述人脸图像进行对齐，并通过将对齐后的人脸图像进行裁剪删减非人脸区域，得到所述感兴趣区域包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用训练完成的原始特征提取网络从所述感兴趣区域中提取所述人脸图像的原始特征包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练完成的全局特征提取网络包括最大池化层、relu激活层和多个全连接层。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用训练完成的基于混合专家网络的局部特征提取网络...
【专利技术属性】
技术研发人员：张小梅，雷震，刘雯，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。