[发明专利]人物年龄的确定方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种人物年龄的确定方法，其特征在于，包括：

从所给定视频中获得至少一帧视频图像，并确定各所述视频图像所包含人脸图像的人物加权系数；其中，所述人物加权系数能够体现出所述人脸图像中的人物在所述视频中包含的全部人物中的重要度；

获得各所述人脸图像中人物在所预设各年龄类别下对应的归属概率值；

根据各所述人脸图像中人物的人物加权系数及在各所述年龄类别下的归属概率值，确定所述视频中人物归属的目标年龄类别；

所述根据各所述人脸图像中人物的人物加权系数及在各所述年龄类别下的归属概率值，确定所述视频中人物归属的目标年龄类别，包括：

针对每个年龄类别，确定各所述人脸图像中人物在所述年龄类别下的类别归属度，所述类别归属度为人脸图像在所述年龄类别下的归属概率值与所对应人物加权系数的乘积；

根据各所述人脸图像中人物在所述年龄类别下的类别归属度，确定所述年龄类别的类别占比值；

比对各所述年龄类别的类别占比值，将最高类别占比值对应的年龄类别确定为所述视频中人物归属的目标年龄类别。

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述从所给定视频中获得至少一帧视频图像，包括：

根据所述视频的视频帧率，获得所述视频包括的各视频图像帧及所对应的时间点；

将各所述时间点对应的视频图像帧以秒为单位划分至相应的图像帧集合；

从各所述图像帧集合中分别选取一帧作为视频图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定各所述视频图像所包含人脸图像的人物加权系数，包括：

获得各所述视频图像中包含的人脸图像，并获得各所述人脸图像在相应视频图像中的人脸坐标信息；

根据各所述人脸坐标信息确定相应人脸图像中人物的人物加权系数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获得各所述视频图像中包含的人脸图像，并获得各所述人脸图像在相应视频图像中的人脸坐标信息，包括：

针对每个视频图像，将所述视频图像作为输入数据，输入目标人脸检测模型，输出获得所述视频图像包含的人脸图像，并获得各所述人脸图像在所述视频图像中所外接矩形框的顶点坐标；

将各所述顶点坐标作为相应各所述人脸图像的人脸坐标信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标人脸检测模型的确定步骤包括：

获取至少第一设定数量的包含人脸的样本图像，并获得各所述样本图像中人脸的样本坐标信息；

采用各所述样本图像及所包含人脸的样本坐标信息构成第一模型训练集，并根据所述第一模型训练集训练预构建的原始人脸检测模型，获得目标人脸检测模型。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据各所述人脸坐标信息确定相应人脸图像中人物的人物加权系数，包括：

根据各所述人脸图像的人脸坐标信息，确定各所述人脸图像的图像面积；

确定全部人脸图像的图像面积之和并记为加权基数；

针对每个人脸图像，将所述人脸图像的图像面积与所述加权基数的比值确定为所述人脸图像中人物的人物加权系数。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得各所述人脸图像在所预设年龄类别下对应的归属概率值，包括：

针对每个人脸图像，将所述人脸图像作为输入数据，输入目标年龄预测模型，输出获得所述人脸图像中人物在所预设年龄类别下的归属概率值。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述目标年龄预测模型的确定步骤包括：

获取至少第二设定数量的人脸样本图像，并获得各所述人脸样本图像对应的标准年龄类别；

采用各所述人脸样本图像及对应的标准年龄类别构成第二模型训练集，并根据所述第二模型训练集训练预构建的原始年龄预测模型，获得目标年龄预测模型。