[发明专利]一种基于卷积神经网络的多标签年龄估计方法有效
| 申请号： | 201810964623.9 | 申请日： | 2018-08-23 |
| 公开（公告）号： | CN109101938B | 公开（公告）日： | 2021-01-15 |
| 发明（设计）人： | 刘新华;林国华;谢程娟;马小林;旷海兰;张家亮;周炜;林靖杰 | 申请（专利权）人： | 武汉嫦娥医学抗衰机器人股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 武汉维创品智专利代理事务所(特殊普通合伙) 42239 | 代理人： | 余丽霞 |
| 地址： | 430074 湖北省武汉市东湖新技术开发*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的多标签年龄估计方法，包括：获取输入样本数据集；对每个输入样本进行人脸检测、对齐，并根据人脸位置进行归一化；对输入样本的年龄标签进行多标签处理，使得每个样本映射到相同数量的标签；将所有归一化图像作为卷积神经网络的输入，多标签集作为输出，对卷积神经网络进行训练，得到年龄估计模型；根据二分类输出与多标签处理原则，结合年龄的有序特性，完成人脸估计年龄的计算。本发明利用了年龄特征之间的微变性和有序性，运用多标签学习的思想构建卷积神经网络模型，解决了现有年龄估计方法中存在的年龄估计准确率不高、鲁棒性差等问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 标签 年龄 估计 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的多标签年龄估计方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)获取输入样本数据集；(2)对每个输入样本进行人脸检测、对齐，并根据人脸大小及位置将输入图像进行变形、切割为指定大小的归一化图像；(3)将每个输入样本标注的年龄标签进行多标签处理，使得每个样本映射到相同数量的标签，以得到多标签训练样本集；(4)将步骤(2)中得到的所有归一化图像作为多输出卷积神经网络的输入，将步骤(3)中得到的所有样本的多标签集作为输出，对卷积神经网络进行训练，得到卷积神经网络年龄估计模型；(5)将得到的模型的一系列二分类输出，以及步骤(3)中的多标签处理原则，结合年龄的有序特性，完成人脸估计年龄的计算。
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