[发明专利]一种人脸图像年龄迁移网络的训练方法、终端和存储介质

权利要求书

1.一种人脸图像年龄迁移网络的训练方法，其特征在于，包括：

训练用于预测残差图像的第一残差预测网络和第二残差预测网络，所述残差图像为人脸的初始年龄图像与所述人脸的目标年龄图像之间的差异图像，其中，所述第一残差预测网络的验证训练样本为人脸初始年龄训练图像与人脸目标年龄训练图像之间差异构成的真实残差图像，所述第二残差预测网络的验证训练样本为标准脸初始年龄图像与标准脸目标年龄图像之间差异构成的标准脸残差图像；

根据所述第一残差预测网络输出的第一残差图像和所述第二残差预测网络输出的第二残差图像，迭代调整第一残差预测网络的网络参数，得到目标残差预测网络；

根据所述目标残差预测网络确定人脸图像年龄迁移网络；

所述根据第一残差图像和第二残差图像，迭代调整第一残差预测网络的网络参数，得到目标残差预测网络，具体包括：

根据所述第一残差图像和所述第二残差图像，确定目标损失函数；

根据所述目标损失函数，迭代调整所述第一残差预测网络的网络参数，直至所述第一残差预测网络收敛，得到所述目标残差预测网络。

2.根据权利要求1所述的人脸图像年龄迁移网络的训练方法，其特征在于，所述第一残差预测网络和所述第二残差预测网络的人脸图像训练样本均包括：所述人脸初始年龄训练图像和对应的人脸目标年龄训练图像；

根据所述第一残差图像和所述第二残差图像，确定目标损失函数，具体包括：

确定所述第一残差图像和第二残差图像之间差异的第一距离函数；

根据所述第一残差图像和所述人脸初始年龄训练图像，生成人脸目标年龄的迁移图像；

确定所述人脸目标年龄的迁移图像以及所述人脸目标年龄训练图像之间差异的第二距离函数；

按照所述第一距离函数和所述第二距离函数各自对应的权重叠加，得到所述目标损失函数。

3.根据权利要求2所述的人脸图像年龄迁移网络的训练方法，其特征在于，所述第一残差预测网络和所述第二残差预测网络的年龄迁移信息均包括：人脸迁移的目标年龄；

确定所述第二残差预测网络的第一损失函数的过程，具体包括：

根据所述第二残差图像与对应的所述标准脸残差图像，确定所述第二残差图像与对应的所述标准脸残差图像之间的差异的第三距离函数；

并将所述第三距离函数作为所述第一损失函数。

4.根据权利要求2所述的人脸图像年龄迁移网络的训练方法，其特征在于，所述第一残差预测网络的第二损失函数为所述第二距离函数。

5.根据权利要求2至4中任一项所述的人脸图像年龄迁移网络的训练方法，其特征在于，在确定所述目标损失函数之后，所述人脸图像年龄迁移网络的训练方法，还包括：

根据所述目标损失函数，调整所述第二残差预测网络的网络参数。

6.根据权利要求3所述的人脸图像年龄迁移网络的训练方法，其特征在于，所述年龄迁移信息还包括：人脸几何特征信息、人脸纹理信息、人脸的肤色信息和人脸的性别信息；

所述年龄迁移信息是基于所述人脸图像中的特征点确定，或者，所述年龄迁移信息是根据用户输入获得。

7.根据权利要求1所述的人脸图像年龄迁移网络的训练方法，其特征在于，所述标准脸残差图像的确定过程，具体包括：

获取预设的各个年龄段的标准脸图像；

确定相邻年龄段的标准脸图像之间的差异的残差图像；

根据相邻年龄段的标准脸图像之间的图像差异，确定任意两个年龄段的标准脸图像之间差异的残差图像。

8.一种终端，其特征在于，包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至7任一所述的人脸图像年龄迁移网络的训练方法。

9.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的人脸图像年龄迁移网络的训练方法。