[发明专利]一种基于性别约束的渐进式人脸老化模型及方法

权利要求书

1.一种基于性别约束的渐进式人脸老化模型及方法，其特征在于，主要结构包括年龄估计器、正向年龄变换生成网络模块G_x2y、逆向年龄变换生成网络模块G_y2x、正向判别器网络模块D_x2y、逆向判别器网络模块D_y2x、渐进式年龄变换模块和基于性别约束的网络模块；其中：

年龄估计器：该年龄估计器经训练将用于估计给定人脸图像中人物的年龄。对于输入的人脸图像，年龄估计器输出一个1*1*101的向量，表示输入图像的年龄估计，其取值范围是[0，100]；

正向年龄变换生成网络模块G_x2y和逆向年龄变换生成网络模块G_y2x位于相邻的两个年龄段之间，用于将输入人脸图像从少年龄段变换至老年龄段或将输入人脸图像从老年龄段逆向变换至少年龄段；

正向年龄变换生成网络模块G_x2y和逆向年龄变换生成网络模块G_y2x采用对称的U-Net网络结构，在上采样过程中叠加下采样路径上的Feature Map，保证低级图像特征被较好的保留；以生成具有目标年龄特征的人脸图像；

正向判别器网络模块D_x2y和逆向判别器网络模块D_y2x，用于判断正向年龄变换生成网络模块G_x2y和逆向年龄变换生成网络模块G_y2x输出的具有目标年龄特征的人脸图像为真或为假的概率；

渐进式年龄变换模块：用于将跨越数个年龄组的年龄变化任务分解到对应年龄段的各正向年龄变换生成网络模块G_x2y或逆向年龄变换生成网络模块G_y2x中逐步变换；

基于性别约束的网络模块：训练所述正向年龄变换生成网络模块G_x2y和逆向年龄变换生成网络模块G_y2x，以降低性别因素对人脸老化算法的影响，有效适用于不同性别的人脸老化任务；

基于性别约束的渐进式人脸老化模型的损失函数由对抗损失、身份损失以及年龄损失三部分组成，其中：

对抗损失如下(3.1)式和(3.2)式所示：

身份损失：如下(3.3)式所示：

年龄损失：为了保证合成图像的年龄与目标年龄条件一致，提前训练了一个年龄估计器，定义如下(3.4)式：

其中，友示年龄估计器A本身，对于输入的合成图像G(x|c)进行年龄判断，缩小合成图像G(x|c)与目标年龄之间的差距；

综上所述，损失函数如下：

其中，λ₁＝100，λ₂＝0.02，λ₃＝0.04。

2.如权利要求1所述基于性别约束的渐进式人脸老化模型及方法，其特征在于，所述的正向年龄变换生成网络模块G_x2y、逆向年龄变换生成网络模块G_y2x输入256*256*3的图像，经过下采样，被压缩为1*1*N的一维向量，给该一维向量，以One-Hot编码形式添加年龄条件。然后通过上采样，还原为256*256*3的具有目标年龄的人脸图像；

所述正向判别器网络模块D_x2y、逆向判别器网络模块D_y2x接受256*256*3的人脸图像输入，经过卷积，池化等操作之后输出一个概率值，表示输入判别器网络的图像为真或为假的概率。

3.权利要求1或2所述的基于性别约束的渐进式人脸老化模型及方法，其特征在于：具体包括如下步骤：

步骤1，构建数据集，将公开数据集Cleaned IMDB-WIKI按性别分为两个人脸图像数据集；对于不同性别人脸图像数据集分为五个年龄组，即：35岁之前、35～44岁、45～59岁、60～74岁、75岁之后；

步骤2，数据预处理，包括人脸检测、图像对齐、图像裁剪，确保输入图像大小一致且人脸图像的关键信息不被裁剪掉；

步骤3，训练年龄估计器；

步骤4，依次从不同年龄组内选取图像输入正向年龄生成器网络模块G_x2y，经过下采样之后，输入图像被压缩为1*1*N的一维向量；以One-Hot编码的形式给该一维向量添加目标年龄条件；然后经过上采样操作，将该一维向量还原至输入图像大小；

步骤5，对于步骤4输出的合成图像，同时输入至：

1)输入年龄估计器中，判断图像中人脸是否达到预期年龄；

2)将其同目标年龄组内的任一真实图像一同送入正向判别器网络模块D_x2y中，鉴别其来源，即判断真假；

3)输入逆向年龄变换生成器网络模块G_y2x中，还原至输入人脸图像所在年龄组，对于还原后的图像同样需要输入逆向判别器网络模块D_y2x中判断真假；

步骤6，对于步骤4和5中的操作，逆向进行一次，即步骤4和5是从年龄组A中选取人脸图像X，先经过正向年龄变换生成器网络模块G_x2y，变换到年龄组B，再经过逆向年龄变换生成器网络模块G_y2x变换回A年龄组；同样，需要从年龄组B中选取图像Y，经过逆向年龄变换生成器网络模块G_y2x变换到A年龄组，再经过正向年龄变换生成器网络模块G_x2y，变换回年龄组B；

步骤7，设定Batch大小为64，学习率初值为0.01，每15个epoch更新一次学习率，学习率的衰减因子为0.0005；最大迭代次数设置为20000；使用Adam优化器优化基于性别约束的渐进式人脸老化模型参数。