[发明专利]一种人脸属性识别的方法、系统、设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种人脸属性识别的方法，其特征在于，包括：

获取识别模型及待识别图像，并确定所述识别模型中每类属性对应的感兴趣区域；

根据所述感兴趣区域对所述待识别图像进行图像像素加权与位置重构处理，得到对应的区域表征图；

将所述区域表征图中每个子区域的特征向量进行串联与降维，得到预设维度的联合特征向量；

利用所述识别模型对所述待识别图像进行人脸属性识别，得到第一识别结果，并根据所述联合特征向量对所述第一识别结果进行调整，得到第二识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定所述识别模型中每类属性对应的感兴趣区域之后，还包括：

根据所述感兴趣区域对所述识别模型进行训练，以提高所述识别模型的识别精度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述感兴趣区域对所述识别模型进行训练，包括：

对训练图像进行图像像素加权与位置重构处理，得到对应的训练区域表征图；

根据所述训练区域表征图对所述识别模型进行训练。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述感兴趣区域对所述识别模型进行训练，包括：

将训练图像分割为预设数量的网格，并将所述感兴趣区域的网格输出，以使用户将所述感兴趣区域的网格标定为对应的类别；

根据所述感兴趣区域的网格的类别对所述识别模型进行训练。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述识别模型中每类属性对应的感兴趣区域，包括：

利用属性训练集对所述识别模型中的对应属性进行迭代训练，以确定所述属性训练集中对当前属性响应最高的区域；

确定所述当前属性响应最高的区域为所述当前属性对应的感兴趣区域。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述属性包括眼镜属性、口罩属性、发型属性、性别属性、年龄属性、表情属性中的至少一项。

7.一种人脸属性识别的系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取识别模型及待识别图像，并确定所述识别模型中每类属性对应的感兴趣区域；

处理模块，用于根据所述感兴趣区域对所述待识别图像进行图像像素加权与位置重构处理，得到对应的区域表征图；

特征联合模块，用于将所述区域表征图中每个子区域的特征向量进行串联与降维，得到预设维度的联合特征向量；

人脸属性识别模块，用于利用所述识别模型对所述待识别图像进行人脸属性识别，得到第一识别结果，并根据所述联合特征向量对所述第一识别结果进行调整，得到第二识别结果。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，还包括：

训练模块，用于在确定所述识别模型中每类属性对应的感兴趣区域之后，根据所述感兴趣区域对所述识别模型进行训练，以提高所述识别模型的识别精度。

9.一种人脸属性识别设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述人脸属性识别的方法的步骤。

10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述人脸属性识别的方法的步骤。