[发明专利]年龄预估模型训练方法、面部图像识别方法及装置

权利要求书

1.一种年龄预估模型训练方法，包括：

获取当前阶段对应的面部样本图像集；所述面部样本图像集中包括按照预设样本年龄比例和各年龄段对应的图像样本数量，从各年龄段分别对应的面部样本图像中筛选出的面部样本图像；所述筛选出的面部样本图像标注有各年龄段对应的年龄标注范围；

获取所述面部样本图像集中各所述面部样本图像的图像质量参数和对应的参数调整方式，按照所述参数调整方式调整所述筛选出的面部样本图像的图像质量参数得到参数调整面部图像，并按照确定的选取概率从各所述参数调整面部图像对应的年龄标注范围中，选取年龄标注值，将选取的年龄标注值作为各所述参数调整面部图像的年龄标注值；

将所述参数调整面部图像作为待训练模型的输入，将所选取的年龄标注值作为所述待训练模型的输出，根据对所述待训练模型中各输出节点输出的训练输出值进行归一化处理后的归一化值，以及所述选取的年龄标注值构建损失函数，根据所述损失函数对待训练模型的参数进行调整，以对所述待训练模型进行当前阶段的训练，直至满足当前阶段的训练中止条件；

按照预设中止条件调整方式调整所述当前阶段的训练中止条件，得到下一阶段的训练中止条件；所述下一阶段的训练中止条件依赖于所述当前阶段的训练中止条件；

以下一阶段作为当前阶段，返回所述获取当前阶段对应的面部样本图像集的步骤，并继续对所述待训练模型进行训练，直至下一阶段的训练中止条件满足训练完成条件，得到年龄预估模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取当前阶段对应的面部样本图像集包括：

获取预设样本数量和各年龄段的样本年龄比例；

根据所述预设样本数量和所述各年龄段的样本比例，确定各年龄段分别对应的图像样本数量；

按照所述各年龄段分别对应的图像样本数量，从面部样本训练集中筛选面部样本图像，得到当前阶段对应的面部样本图像集。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述面部样本图像集中各所述面部样本图像的图像质量参数和对应的参数调整方式，按照所述参数调整方式调整所述筛选出的面部样本图像的图像质量参数得到参数调整面部图像，包括：

读取所述面部样本图像集中的每一面部样本图像；

获取与读取到的面部样本图像对应的图像质量参数和年龄标注范围；

确定获取到的图像质量参数中各图像质量参数分别对应的参数调整方式；

按照确定的参数调整方式对所述筛选出的面部样本图像的图像质量参数进行调整，得到参数调整面部图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照确定的选取概率从各所述参数调整面部图像对应的年龄标注范围中，选取年龄标注值，将选取的年龄标注值作为各所述参数调整面部图像的年龄标注值，包括：

确定所述年龄标注范围中各年龄标注值分别对应的选取概率；

按照确定的选取概率从所述各年龄标注值中选取年龄标注值；

以选取的年龄标注值作为所述参数调整面部图像对应的年龄标注值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述待训练模型进行当前阶段的训练，直至满足当前阶段的训练中止条件包括：

以所述参数调整面部图像作为输入、且以选取的年龄标注值作为输出，对待训练模型进行当前阶段的训练；

统计当前阶段对应的训练轮数；

当统计的训练轮数大于等于当前阶段的目标训练轮数，则停止当前阶段的训练。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述按照预设中止条件调整方式调整所述当前阶段的训练中止条件包括：

按照预设轮数下降比例和所述当前阶段的目标训练轮数，确定下一阶段的目标训练轮数；

所述以下一阶段作为当前阶段，返回所述获取当前阶段对应的面部样本图像集继续对所述待训练模型进行训练，直至下一阶段的训练中止条件满足训练完成条件，得到年龄预估模型包括：

当下一阶段的目标训练轮数大于0时，以一下阶段作为当前阶段，返回所述获取当前阶段对应的面部样本图像集继续对所述待训练模型进行训练；

当下一阶段的目标训练轮数等于0时，则满足训练完成条件，得到年龄预估模型。