基于人脸图像的年龄识别方法及装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN106469298A(43)申请公布日2017.03.01(21)申请号201610796601.7(22)申请日2016.08.31(71)申请人乐视控股（北京）有限公司地址100025北京市朝阳区姚家园路105号3号楼10层1102申请人乐视云计算有限公司(72)发明人公绪超(74)专利代理机构深圳市恒申知识产权事务所(普通合伙)44312代理人李红梅(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)权利要求书3页说明书15页附图4页(54)发明名称基于人脸图像的年龄识别方法及装置(57)摘要本发明公开了一种基于人脸图像的年龄识别方法及装置，该方法包括：判断人脸图像的分辨率是否大于预置分辨率，若该人脸图像的分辨率小于该预置分辨率，则依据该人脸图像的特征与预置的第一图像样本的特征之间的相似度比对结果，识别该人脸图像中所描绘的人物的年龄，若该人脸图像的分辨率大于该预置分辨率，则依据目标人脸图像中各关键部位区域的特征与预置的第二图像样本的特征之间的相似度比对结果，识别该人脸图像中所描绘的人物的年龄，这样在复杂的成像情况下，根据图像不同的分辨率选取不同识别方式，同时利用人脸图像的深度纹理、边缘与颜色特征进行辅助识别，增加了年龄识别的准确性。CN106469298ACN106469298A权利要求书1/3页1.一种基于人脸图像的年龄识别方法，其特征在于，包括：判断人脸图像的分辨率是否大于预置分辨率；若所述人脸图像的分辨率小于所述预置分辨率，则依据所述人脸图像的特征与预置的第一图像样本的特征之间的相似度比对结果，识别所述人脸图像中所描绘的人物的年龄；若所述人脸图像的分辨率大于所述预置分辨率，则依据目标人脸图像中各关键部位区域的特征与预置的第二图像样本的特征之间的相似度比对结果，识别所述人脸图像中所描绘的人物的年龄，其中所述目标人脸图像为由所述人脸图像中各关键部位区域组成的图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若所述人脸图像的分辨率小于所述预置分辨率，则依据所述人脸图像的特征与预置的第一图像样本的特征之间的相似度比对结果，识别所述人脸图像中所描绘的人物的年龄之前，还包括：通过预置的深度卷积神经网络，对所述人脸图像进行特征提取，其中所述人脸图像为包括头发区域的整体人脸的图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若所述人脸图像的分辨率小于所述预置分辨率，则依据所述人脸图像的特征与预置第一图像样本的特征之间的相似度比对结果，识别所述人脸图像中所描绘的人物的年龄，具体包括：通过将所述人脸图像的特征与所述第一图像样本的特征之间进行余弦相似度比对，得到多个余弦相似度值；按照所述余弦相似度值由高到低的顺序，在所述第一图像样本中选取预置数目的目标人脸图像样本；对所述目标人脸图像样本中人物的年龄进行数量统计，并将样本数量最多的年龄作为第一目标年龄；在所述目标人脸图像样本中查找与所述第一目标年龄对应的相似图像样本；计算所述相似图像样本对应的余弦相似度值的平均值；若所述平均值大于预置临界值，则将所述第一目标年龄作为所述人脸图像中描绘的人物的年龄。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若所述人脸图像的分辨率大于所述预置分辨率，则依据目标人脸图像中各关键部位区域的特征与预置的第二图像样本的特征之间的相似度比对结果，识别所述人脸图像中描绘的人物的年龄，具体包括：通过将所述目标人脸图像中各关键部位区域的特征与所述第二图像样本的特征之间进行余弦相似度比对，得到所述各关键部位区域分别对应的余弦相似度值；根据所述各关键部位区域分别对应的余弦相似度值，按照相似度由高到低的顺序，在所述第二图像样本中选取所述各关键部位区域分别对应的预置数目的目标图像样本；对所述各关键部位区域分别对应的目标图像样本中人物的年龄进行数量统计，并将样本数量最多的年龄作为所述各关键部位区域的第二目标年龄；在所述各关键部位区域分别对应的目标图像样本中，选取所述各关键部位区域分别对应的相似样本，并提取所述相似样本对应的余弦相似度值作为目标余弦相似度值，其中所述相似样本中人物的年龄为所述第二目标年龄；计算所述各关键部位区域分别对应的目标余弦相似度值的平均值；2CN106469298A权利要求书2/3页通过将所述各关键部位区域分别对应的第二目标年龄和所述各关键部位区域分别对应的平均值进行贝叶斯运算，得到所述人脸图像中描绘的人物的年龄。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，若所述人脸图像的分辨率大于所述预置分辨率，则所述判断人脸图像的分辨率是否大于预置分辨率之后，还包括：通过所述深度卷积神经网络提取所述目标人脸图像中各关键部位区域的特征，其中所述各关键部位区域中包括：头发区域、额头区域、眉毛区