[发明专利]一种人脸图像的年龄变换方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及通信技术领域，特别是指一种人脸图像的年龄变换方法及装置。

背景技术

人脸识别是一项已广泛研究并且较为成熟的技术，它已经被广泛应用于各种现实场景，例如：在人脸验证驾照、签证、身份证；安全反恐报警、登机、体育场观众扫描；公园监控、街道监控、电网监控、入口监控等；执法嫌疑犯识别、欺骗识别等。以公安应用为例，公安部门在查办案、处理事务时常常会遇到一些不明身份的人员，比如走丢的老人、小孩，拒不交代身份的嫌疑犯，无人认领的尸体等。这时传统的方法往往不能解决问题。利用人脸检索系统，将目标人脸输入到系统中，系统自动在海量人口数据库中进行查找比对，列出前若干名相似的人员信息；然后再通过人工干预的方式，对系统结果进行筛选，得到目标的真实身份。

现有的人脸识别系统大多是基于大数据的分析与建模得到，这样做需要搜集大量训练样本，而当训练样本不足或者训练数据库里的人脸图像与现实拍摄的图像有较大差异时则无法获得稳定的性能。例如，通常违法犯罪分子会尽可能避免拍照，公安系统中的照片通常是很多年前拍摄的，使用这样的数据进行模型训练和预测时通常难以精确识别。目前针对这种场景有一些解决方案，例如：单人脸图像的识别，标号噪声鲁棒性人脸识别等。这些方法可以在一定程度下缓解数据量不足的问题，但这些算法缺乏迁移性，均不能对年龄变化较大的人脸图像进行精确建模。

发明内容

本发明的目的在于提供一种人脸图像的年龄变换方法及装置，解决了现有技术中无法对年龄变化较大的人脸图像进行精确建模的问题。

为了达到上述目的，本发明提供一种人脸图像的年龄变换方法，包括：

根据多个人物在多个不同的年龄段内分别对应的人脸图像，获取每个人脸图像中与年龄相关的年龄噪声图像；

根据多个年龄噪声图像，构建多个神经网络模型；其中，每个神经网络模型用于将一个年龄段的年龄噪声图像转换为另一个年龄段的年龄噪声图像；

获取目标人物在第一年龄段的第一人脸图像；

根据所述神经网络模型对所述第一人脸图像进行变换，得到目标人物在第二年龄段的第二人脸图像。

其中，根据多个人物在多个不同的年龄段内分别对应的人脸图像，获取每个人脸图像中与年龄相关的年龄噪声图像的步骤，包括：

分别对每个人脸图像进行图像预处理，得到待处理人脸图像；

提取所述待处理人脸图像中的与年龄无关的人脸特征图像，并分解出所述待处理人脸图像中的与年龄相关的年龄噪声图像。

其中，提取所述待处理人脸图像中的与年龄无关的人脸特征图像，并分解得到所述待处理人脸图像中的与年龄相关的年龄噪声图像的步骤，包括：

利用因子分析模型和随机梯度下降的方式来提取所述待处理人脸图像中的与年龄无关的人脸特征图像，并分解得到所述待处理人脸图像中的与年龄相关的年龄噪声图像。

其中，根据多个年龄噪声图像，构建多个神经网络模型的步骤，包括：

利用深层神经网络模型对多个年龄噪声图像进行处理，构建能够在不同的年龄段之间任意变换的多个神经网络模型。

其中，根据所述神经网络模型对所述第一人脸图像进行变换，得到目标人物在第二年龄段的第二人脸图像的步骤，包括：

对第一人脸图像进行图像预处理，得到待处理人脸图像；

利用因子分析模型提取所述待处理人脸图像中的与年龄无关的第一人脸特征图像，并分解出所述待处理人脸图像中的与第一年龄段相关的第一年龄噪声图像；

根据所述神经网络模型将与所述第一年龄段相关的第一年龄噪声图像转换为与第二年龄段相关的第二年龄噪声图像；

将与年龄无关的第一人脸特征图像和与第二年龄段相关的第二年龄噪声图像叠加，得到所述目标人物在第二年龄段的第二人脸图像。

其中，所述图像预处理的步骤，包括：

对人脸图像进行去光照归一化处理；

对去光照归一化处理之后的人脸图像进行裁剪，得到所述人脸图像上的人脸有效区域；

对人脸有效区域进行人脸对齐处理，得到待处理人脸图像。

其中，神经网络模型的个数N，不同的年龄段的个数为M，则N小于或者等于排列组合A(M，2)；M、N为大于2的整数。

本发明实施例还提供一种人脸图像的年龄变换装置，包括：

第一获取模块，用于根据多个人物在多个不同的年龄段内分别对应的人脸图像，获取每个人脸图像中与年龄相关的年龄噪声图像；