[发明专利]年龄预测网络生成、年龄预测方法、装置、设备和介质

权利要求书

1.一种年龄预测网络生成方法，包括：

获取训练样本集，所述训练样本集中的训练样本包括人脸图像和所述人脸图像对应的标注年龄信息向量；

获取待训练年龄预测网络，所述待训练年龄预测网络包括多个分类器和阈值预测网络，其中，每个分类器用于确定人脸图像中所显示的人脸对应的年龄与目标年龄的大小关系，所述阈值预测网络用于预测所述多个分类器的分类阈值；

利用所述训练样本集对所述待训练年龄预测网络进行训练，得到所述年龄预测网络。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述利用所述训练样本集对所述待训练年龄预测网络进行训练，得到所述年龄预测网络，包括：

将所述训练样本中的人脸图像输入所述待训练年龄预测网络，得到预测年龄信息向量和预测分类阈值；

基于所述预测年龄信息向量和所述训练样本包括的标注年龄信息向量，确定年龄信息损失值；

基于所述标注年龄信息向量与所述预测分类阈值，确定阈值损失值；

基于所述年龄信息损失值和所述阈值损失值，调整所述待训练年龄预测网络的参数。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述人脸图像对应的标注年龄信息向量是通过以下步骤生成的：

确定所述人脸图像中所显示的人脸对应的年龄；

将所述年龄转化为包括K-1个维度的向量，其中，K为所述训练样本集对应的不同年龄的个数。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述预测年龄信息向量和所述标注年龄信息向量的维度相同；以及

基于所述预测年龄信息向量和所述训练样本包括的标注年龄信息向量，确定年龄信息损失值，包括：

分别确定所述预测年龄信息向量和所述标注年龄信息向量对应维度的值的交叉熵；

对于各个维度的交叉熵求和，得到所述年龄信息损失值。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述标注年龄信息向量与所述预测分类阈值的维度相同；以及

所述基于所述标注年龄信息向量与所述预测分类阈值，确定阈值损失值，包括：

对于所述预测年龄信息向量与所述预测分类阈值对应的维度求差，得到差值向量；

将所述差值向量进行归一化处理，得到归一化差值向量；

分别确定所述归一化差值向量与所述标注年龄信息向量对应维度的值的交叉熵；

对于各个维度的交叉熵求和，得到所述阈值损失值。

6.根据权利要求2所述的方法，其中，所述待训练年龄预测网络还包括：多个依次连接的特征提取块和全连接层；以及

所述将所述训练样本中的人脸图像输入所述待训练年龄预测网络，得到预测年龄信息向量和预测分类阈值，包括：

将所述人脸图像输入所述多个依次连接的特征提取块和所述全连接层，得到人脸年龄特征；

将所述人脸年龄特征输入所述多个分类器，以及将每个分类器的输出作为预测年龄信息，得到预测年龄信息向量。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述将所述训练样本中的人脸图像输入所述待训练年龄预测网络，得到预测年龄信息向量和预测分类阈值，包括：

将所述人脸年龄特征输入所述阈值预测网络，得到所述预测分类阈值。

8.一种年龄预测方法，包括：

将待处理人脸图像输入年龄预测网络，得到所述待处理人脸图像对应的年龄信息向量和分类阈值，其中，所述年龄预测网络是根据权利要求1-7中任一所述的方法生成的；

基于所述待处理人脸图像对应的年龄信息向量和所述分类阈值，生成所述待处理人脸图像对应的年龄。