[发明专利]年龄识别方法、年龄识别装置以及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种年龄识别方法，包括：

通过卷积神经网络对所述包含有人脸图像的训练集进行训练得到第一全连接层；

将所述第一全连接层中的向量作为表征训练得到多个一对一法支持向量机One-Versus-One SVM，作为年龄识别模型；

获取待识别人脸图像；

通过卷积神经网络对所述待识别人脸图像处理得到第二全连接层以及粗略年龄值；

将所述粗略年龄值与所述第二全连接层输入到所述年龄识别模型进行年龄识别，得到精确年龄值。

2.如权利要求1所述的年龄识别方法，其特征在于，通过卷积神经网络对所述包含有人脸图像的训练集进行训练得到第一全连接层包括：

对所述训练集中的各个原始人脸图像进行特征点定位对齐处理，得到各个对齐后的人脸图像；

通过卷积神经网络对各个所述对齐后的人脸图像进行训练得到所述第一全连接层。

3.如权利要求1所述的年龄识别方法，其特征在于，所述获取待识别人脸图像包括：

将从服务器获取到的图像作为所述待识别人脸图像；

或，

将当前拍摄获取到的图像作为所述待识别人脸图像。

4.如权利要求1所述的年龄识别方法，其特征在于，通过卷积神经网络对所述待识别人脸图像处理得到第二全连接层包括：

对所述待识别人脸图像进行特征点定位对齐处理，得到对齐后的待识别人脸图像；

通过卷积神经网络对所述对齐后的待识别人脸图像进行训练得到所述第二全连接层。

5.如权利要求1-4任一项所述的年龄识别方法，其特征在于，所述将所述粗略年龄值与所述第二全连接层输入到所述年龄识别模型进行年龄识别包括：

为所述粗略年龄值设定领域；

根据所述领域确定所述第二全连接层中用于进行确定所述精确年龄值的向量；

将所述向量输入到所述年龄识别模型构造分类器，得到所述领域中的精确年龄值。

6.如权利要求5所述的年龄识别方法，其特征在于，根据所述领域确定所述第二全连接层中用于进行确定所述精确年龄值的向量：

所述第二全连接层中用于进行确定所述精确年龄值的向量数n等于所述领域d的2倍。

7.如权利要求6所述的年龄识别方法，其特征在于，所述将所述向量输入到所述年龄识别模型构造分类器包括：

将所述用于进行确定所述精确年龄值的向量输入到所述年龄识别模型构造C_n2＝n(n-1)/2个分类器。

8.如权利要求7所述的年龄识别方法，其特征在于，所述得到所述领域中的精确年龄值包括：

以所述粗略年龄值z为中心，以所述领域m为步长，确定年龄搜索范围值A为{z-m，z-1}∪{z+1，z+m}；

将所述年龄搜索范围值A作为根节点；

将第一范围值B{z-m+1，z-1}∪{z+1，z+m}与第二范围值C{z-m，z-1}∪{z+1，z+m-1}作为第二节点；

根据所述分类器确定将所述第一范围值A或所述第二范围值B做为下一根节点进行迭代；

将第N-1次迭代后节点对应值，作为所述精确年龄值。

9.一种年龄识别装置，所述年龄识别装置包括处理器、存储器及通信总线；

所述通信总线用于实现处理器和存储器之间的连接通信；

所述处理器用于执行存储器中存储的一个或者多个计算机程序，以实现如权利要求1至8中任一项所述的年龄识别方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质

存储有一个或者多个计算机程序，所述一个或者多个计算机程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1至8中任一项所述的年龄识别方法的步骤。