分类函数获取方法、人脸年龄识别方法、装置和设备的制作方法
【专利摘要】本发明公开了一种用于人脸年龄识别的分类函数获取方法、人脸年龄识别方法、装置和设备，属于人脸识别领域。所述方法包括：获取若干不同年龄下的人脸图像；将所述人脸图像按照待识别的多个年龄段划分为多个人脸图像集；对于每个年龄段，将大于该年龄段的所有人脸图像集获取为正样本，将小于该年龄段的所有人脸图像集获取为负样本；根据每个年龄段的正样本和负样本进行训练，确定每个年龄段的分类函数。本发明提高了人脸年龄识别的准确率，提升了分类器的人脸年龄估计性能。
【专利说明】分类函数获取方法、人脸年龄识别方法、装置和设备
【技术领域】
[0001] 本发明涉及人脸识别领域，特别涉及一种用于人脸年龄识别的分类函数获取方 法、人脸年龄识别方法、装置和设备。
【背景技术】
[0002] 随着人脸识别技术的发展，用户对人脸属性的识别需求也越来越高，如识别人脸 年龄、识别人脸性别、识别人脸开心度等。其中，识别人脸年龄有助于收集不同年龄段的用 户信息、分析不同年龄段产品的欢迎度等。
[0003] 在识别人脸年龄之前，可以根据获取到的多个图像样本进行多年龄段分类，对于 某一年龄段，将符合当前年龄段的样本作为正样本，其他年龄段的样本作为负样本，根据正 样本和负样本进行训练，生成每个年龄段对应的分类函数。在之后获取到测试的人脸图像 时，可以根据分类函数估计该测试图像所在年龄段。
[0004] 在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术至少存在以下问题：
[0005] 现实情况下，某一年龄段对应的负样本的个数是正样本的数十倍，正样本和负样 本的个数不均衡，因此，训练时无法准确选取正样本和负样本，导致训练所获得的分类函数 不准确，使用该分类函数无法准确识别人脸年龄，误判率高。
【发明内容】
[0006] 为了解决由于分类函数不准确而造成的识别人脸年龄时误判率高的问题，本发明 实施例提供了一种用于人脸年龄识别的分类函数获取方法、一种人脸年龄识别方法、装置 和设备。所述技术方案如下：
[0007] 第一方面，提供了一种用于人脸年龄识别的分类函数获取方法，所述方法包括：
[0008] 获取若干不同年龄下的人脸图像；
[0009] 将所述人脸图像按照待识别的多个年龄段划分为多个人脸图像集，每个年龄段对 应一个人脸图像集，每个人脸图像集包括至少一个人脸图像；
[0010] 对于每个所述年龄段，将大于该年龄段的所有人脸图像集获取为正样本，将小于 该年龄段的所有人脸图像集作为负样本；
[0011] 根据每个年龄段的正样本和负样本进行训练，确定每个年龄段的分类函数。
[0012] 第二方面，提供了一种人脸年龄识别方法，所述方法包括：
[0013] 获取待识别年龄的人脸图像；
[0014] 抽取所述人脸图像的纹理特征；
[0015] 根据所述纹理特征和每个年龄段的分类函数，对所述人脸图像进行分类，获取多 个分类结果，所述多个分类结果分别对应每个年龄段；
[0016] 根据所述多个分类结果，确定所述人脸图像的估计年龄段。
[0017] 第三方面，提供了一种用于人脸年龄识别的分类函数获取装置，所述装置包括：
[0018] 人脸图像获取模块，用于获取若干个人脸图像；
[0019] 图像集划分模块，用于将所述若干个人脸图像划分为多个人脸图像集，每个年龄 段对应一个人脸图像集，每个人脸图像集包括至少一个人脸图像；
[0020] 正负样本获取模块，用于将每个年龄段下，大于该年龄段的所有人脸图像集获取 为正样本，将小于该年龄段的所有人脸图像集获取为负样本；
[0021] 分类确定模块，用于根据每个年龄段的正样本和负样本进行训练,确定每个年龄 段的分类函数。
[0022] 第四方面，提供了一种人脸年龄识别装置，所述装置包括：
[0023] 待识别图像获取模块，用于获取待识别年龄的人脸图像；
[0024] 待识别特征抽取模块，用于抽取所述人脸图像的纹理特征；
[0025] 分类结果获取模块，用于根据所述纹理特征和每个年龄段的分类函数，对所述人 脸图像进行分类，获取多个分类结果，所述多个分类结果分别对应每个年龄段；
[0026] 确定年龄模块，用于根据所述多个分类结果，确定所述人脸图像的估计年龄段。
[0027] 第五方面，提供了一种终端设备，其特征在于，终端设备包括有存储器，以及一个 或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或 者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：
[0028] 获取待识别年龄的人脸图像；
[0029] 抽取所述人脸图像的纹理特征；
[0030] 根据所述纹理特征和每个年龄段的分类函数，对所述人脸图像进行分类，获取多 个分类结果，所述多个分类结果分别对应每个年龄段；
[0031] 根据所述多个分类结果，确定所述人脸图像的估计年龄。
[0032] 本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是：
[0033] 本发明实施例提供的用于人脸年龄识别的分类函数获取方法、一种人脸年龄识别 方法、装置和设备，通过将大于当前年龄段的人脸图像作为正样本，小于当前年龄段的人脸 图像作为负样本，根据每个年龄段的正样本和负样本进行训练，确定每个年龄段的分类函 数，使得在对测试人脸图像进行人脸年龄识别时，可以区分该人脸图像的人脸年龄段大于 等于年龄段还是小于年龄段，综合分析每个年龄段的分类结果确定该人脸图像的估计年龄 段，由于正样本和负样本的个数均衡，能够提高人脸年龄识别的准确率，提升了分类器的人 脸年龄估计性能。
【专利附图】
【附图说明】
[0034] 为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使 用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于 本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他 的附图。
[0035] 图1是本发明实施例提供的一种用于人脸年龄识别的分类函数获取方法的流程 图；
[0036] 图2是本发明实施例提供的一种人脸年龄识别方法的流程图；
[0037] 图3是本发明实施例提供的一种用于人脸年龄识别的分类函数获取方法的流程 图；
[0038] 图4是本发明实施例提供的一种用于人脸年龄识别的分类函数获取装置结构示 意图；
[0039] 图5是本发明实施例提供的一种人脸年龄识别方法装置结构示意图；
[0040] 图6为本发明实施例所涉及的终端设备的结构示意图。
【具体实施方式】
[0041] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完 整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发 明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施 例，都属于本发明保护的范围。
[0042] 图1是本发明实施例提供的一种用于人脸年龄识别的分类函数获取方法的流程 图，参见图1，所述方法包括：
[0043] 101 :获取若干个人脸图像；
[0044] 其中，该若干个人脸图像可以包括多个不同年龄的人脸图像，该人脸图像可以是 照片、视频流中的帧图像等，本发明实施例对人脸图像的获取方式不做限定。
[0045] 102:将该若干个人脸图像划分为多个人脸图像集，每个年龄段对应一个人脸图像 集，每个人脸图像集包括至少一个人脸图像；
[0046] 本发明实施例中，根据预先设定的年龄跨度，划分多个年龄段，如按照年龄跨度为 5岁划分的年龄段为1岁_5岁、6岁-10岁、11岁-15岁等。根据划分的年龄段，将该若干 个人脸图像中属于同一年龄段的人脸图像获取为同一人脸图像集，使得获取到多个人脸图 像集，每个年龄段对应一个人脸图像集。
[0047] 103 :针对某一年龄段，将每个大于该年龄段的年龄段对应的人脸图像集获取为该 年龄段的正样本，将每个小于该年龄段的年龄段对应的人脸图像集获取为该年龄段的负样 本。
[0048] 具体地，对正样本的选择可应用以下公式（1)进行：
[0049]
【权利要求】
1. 一种用于人脸年龄识别的分类函数获取方法，其特征在于，所述方法包括： 获取若干不同年龄下的人脸图像； 将所述人脸图像按照待识别的多个年龄段划分为多个人脸图像集，每个年龄段对应一 个人脸图像集，每个人脸图像集包括至少一个人脸图像； 对于每个所述年龄段，将大于该年龄段的所有人脸图像集获取为正样本，将小于该年 龄段的所有人脸图像集获取为负样本； 根据每个年龄段的正样本和负样本进行训练，确定每个年龄段的分类函数。
2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据每个年龄段的正样本和负样本进行 训练，确定每个年龄段的分类函数之前，所述方法还包括： 根据每个年龄段对应的所述正样本和负样本与当前年龄段之间的年龄间隔，确定正负 样本对于当前年龄段的权重； 相应地，根据每个年龄段的正样本和负样本进行训练,确定每个年龄段的分类函数，包 括： 根据每个年龄段的正样本和负样本以及每个年龄段对应的所述正样本和负样本的权 重进行训练，确定每个年龄段的分类函数。
3. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取若干个人脸图像，包括： 获取若干个原始图像，所述原始图像至少包括人脸； 根据每个原始图像，获取每个原始图像中的人脸图像。
4. 根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据每个原始图像，获取每个原始图像中 的人脸图像，包括： 对每个原始图像进行人脸检测和眼睛定位，获取人脸位置和眼睛位置； 根据所述人脸位置和所述眼睛位置，对每个原始图像进行校正，获取每个原始图像中 的人脸图像。
5. 根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，根据每个年龄段的正样本和负样本进 行训练，确定每个年龄段的分类函数，包括： 抽取每个年龄段的正样本和负样本的纹理特征； 根据每个年龄段的正样本和负样本的纹理特征以及每个年龄段对应的所述正样本和 负样本的权重进行训练，确定每个年龄段的分类函数。
6. 根据权利要求5所述的方法，其特征在于，抽取每个年龄段的正样本和负样本的纹 理特征，包括： 抽取每个年龄段的正样本和负样本的初始纹理特征； 对所述初始纹理特征进行独立主成分分析PCA降维，获取每个年龄段的正样本和负样 本的纹理特征。
7. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据每个年龄段的正样本和负样本进行 训练，确定每个年龄段的分类函数之后，所述方法还包括： 根据所述每个年龄段的分类函数，确定待识别年龄的人脸图像的估计年龄。
8. -种人脸年龄识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待识别年龄的人脸图像； 抽取所述人脸图像的纹理特征； 根据所述纹理特征和每个年龄段的分类函数，对所述人脸图像进行分类，获取多个分 类结果，所述多个分类结果分别对应每个年龄段； 根据所述多个分类结果，确定所述人脸图像的估计年龄段。
9. 根据权利要求8所述的方法，其特征在于，根据所述多个分类结果，确定所述人脸图 像的估计年龄段，包括： 根据所述多个分类结果和所述年龄段的年龄跨度，计算所述人脸图像的估计年龄段。
10. 根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述每个年龄段的分类函数根据年龄段 的正样本和负样本进行训练确定，将大于该年龄段的所有人脸图像集获取为正样本，将小 于该年龄段的所有人脸图像集作为负样本。
11. 一种用于人脸年龄识别的分类函数获取装置，其特征在于，所述装置包括： 人脸图像获取模块，用于获取若干个人脸图像； 图像集划分模块，用于将所述若干个人脸图像划分为多个人脸图像集，每个年龄段对 应一个人脸图像集，每个人脸图像集包括至少一个人脸图像； 正负样本获取模块，用于将每个年龄段下，大于该年龄段的所有人脸图像集获取为正 样本，将小于该年龄段的所有人脸图像集获取为负样本； 分类确定模块，用于根据每个年龄段的正样本和负样本进行训练，确定每个年龄段的 分类函数。
12. 根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述装置还包括： 权重确定模块，用于在根据每个年龄段的正样本和负样本进行训练，确定每个年龄段 的分类函数之前，根据每个年龄段对应的所述正样本和负样本与当前年龄段之间的年龄间 隔，确定正负样本对于当前年龄段的权重； 相应地，所述分类确定模块包括： 分类确定单元，用于根据每个年龄段的正样本和负样本以及每个年龄段对应的所述正 样本和负样本的权重进行训练，确定每个年龄段的分类函数。
13. 根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述人脸图像获取模块包括： 原始图像获取单元，用于获取若干个原始图像，所述原始图像至少包括人脸； 人脸图像获取单元，用于根据每个原始图像，获取每个原始图像中的人脸图像。
14. 根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述人脸图像获取单元包括： 定位子单元，用于对每个原始图像进行人脸检测和眼睛定位，获取人脸位置和眼睛位 置； 校正子单元，用于根据所述人脸位置和所述眼睛位置，对每个原始图像进行校正，获取 每个原始图像中的人脸图像。
15. 根据权利要求11或12任一项所述的装置，其特征在于，所述分类确定模块包括： 特征抽取单元，用于抽取每个年龄段的正样本和负样本的纹理特征； 分类训练单元，用于根据每个年龄段的正样本和负样本的纹理特征以及每个年龄段对 应的所述正样本和负样本的权重进行训练，确定每个年龄段的分类函数。
16. 根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述特征抽取单元包括： 初始特征抽取子单元，用于抽取每个年龄段的正样本和负样本的初始纹理特征； 降维子单元，用于对所述初始纹理特征进行独立主成分分析PCA降维，获取每个年龄 段的正样本和负样本的纹理特征。
17. 根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述装置还包括： 年龄估计模块，用于根据所述每个年龄段的分类函数，确定待识别年龄的人脸图像的 估计年龄。
18. -种人脸年龄识别装置，其特征在于，所述装置包括： 待识别图像获取模块，用于获取待识别年龄的人脸图像； 待识别特征抽取模块，用于抽取所述人脸图像的纹理特征； 分类结果获取模块，用于根据所述纹理特征和每个年龄段的分类函数，对所述人脸图 像进行分类，获取多个分类结果，所述多个分类结果分别对应每个年龄段； 确定年龄模块，用于根据所述多个分类结果，确定所述人脸图像的估计年龄段。
19. 根据权利要求18所述的装置，其特征在于，所述确定年龄模块包括： 确定年龄模块单元，用于根据所述多个分类结果和所述年龄段的年龄跨度，计算所述 人脸图像的估计年龄段。
20. 根据权利要求18所述的装置，其特征在于，所述每个年龄段的分类函数根据年龄 段的正样本和负样本进行训练确定，将大于该年龄段的所有人脸图像集获取为正样本，将 小于该年龄段的所有人脸图像集作为负样本。
21. -种终端设备，其特征在于，终端设备包括有存储器，以及一个或者一个以上的程 序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器 执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令： 获取待识别年龄的人脸图像； 抽取所述人脸图像的纹理特征； 根据所述纹理特征和每个年龄段的分类函数，对所述人脸图像进行分类，获取多个分 类结果，所述多个分类结果分别对应每个年龄段； 根据所述多个分类结果，确定所述人脸图像的估计年龄。
【文档编号】G06K9/62GK104143097SQ201310169175
【公开日】2014年11月12日 申请日期:2013年5月9日 优先权日:2013年5月9日
【发明者】熊鹏飞 申请人:腾讯科技（深圳）有限公司