[发明专利]人脸性别识别方法以及装置

权利要求书

1.人脸性别识别方法，其特征在于，包括：

获取目标人脸图像；

确定所述目标人脸性别的第一预测概率；

当所述第一预测概率大于预设阈值时，所述目标人脸性别即为所述第一预测概率所对应的性别，反之，确定所述目标人脸图像的目标人脸的所处的目标环境，根据所述第一预测概率和所述目标环境，确定所述目标人脸性别；

所述根据所述第一预测概率和所述目标环境，确定所述目标人脸性别包括：

获取大量处于不同环境的已知性别的人脸图像；

根据所述人脸图像的所处环境，将所述人脸图像进行分类，得到正常环境类、逆光环境类、光线过亮环境类和光线过暗环境类这四类人脸图像训练数据；

基于卷积神经网络分别建立正常环境类人脸性别模型、逆光环境类人脸性别模型、光线过亮环境类人脸性别模型和光线过暗环境类人脸性别模型；

确定所述目标环境对应的目标人脸性别模型；

根据所述目标人脸性别模型得到所述目标人脸性别的第二预测概率；

将所述第一预测概率和所述第二预测概率进行加权融合得到第三预测概率；

当所述第三预测概率大于预设阈值时，所述目标人脸性别即为所述第三预测概率所对应的性别，反之，则不是所述第三预测概率所对应的性别。

2.根据权利要求1所述的人脸性别识别方法，其特征在于，所述确定所述目标人脸性别的第一预测概率之前，还包括：

获取大量处于不同环境的已知性别的人脸图像；

将所述人脸图像作为训练数据，建立基于卷积神经网络的人脸性别模型；

根据所述人脸性别模型，确定所述目标人脸性别的第一预测概率。

3.根据权利要求1所述的人脸性别识别方法，其特征在于，所述目标人脸的所处的目标环境，包括：

所述目标环境可以是正常环境、逆光环境、光线过亮环境或光线过暗环境中的一种。

4.根据权利要求1所述的人脸性别识别方法，其特征在于，所述确定所述目标人脸图像的目标人脸的所处的目标环境，包括：

采用支持支持向量机、神经网络、聚类或深度学习中的一种方法对所述目标人脸图像的目标人脸的所处的目标环境进行分类。

5.根据权利要求1至4任一所述的人脸性别识别方法，其特征在于，所述预设阈值为75％。

6.一种人脸性别识别装置，其特征在于，包括摄像头、处理器和存储器，所述存储器存储有至少一段程序，所述程序由所述处理器执行以实现如权利要求1至5任一所述的人脸性别识别方法。

7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一段程序，所述至少一段程序由处理器执行以实现如权利要求1至5任一所述的人脸性别识别方法。