年龄预测方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种年龄预测方法、装置、电子设备及存储介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取目标眼部图像及目标眼部图像对应的目标流调数据；对目标眼部图像进行图像预处理，得到标准眼部图像，并对目标流调数据进行数据预处理，得到标准眼部图像对应的性别特征向量；通过预设的年龄预测模型对标准眼部图像进行年龄段预测处理，得到眼部池化特征向量和目标年龄段数据；通过年龄预测模型对眼部池化特征向量、性别特征向量、目标年龄段数据进行拼接处理，得到年龄特征向量；根据预设的预测函数和年龄特征向量，计算出目标年龄偏差值；根据目标年龄段数据和目标年龄偏差值，得到目标年龄值。本申请实施例能够提高年龄预测的准确性。龄预测的准确性。龄预测的准确性。

【技术实现步骤摘要】
年龄预测方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及人工智能
，尤其涉及一种年龄预测方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目前，基于图像的年龄预测方法需要大量的带真实年龄标签的标注图像数据来训练神经网络模型。但是，由于要标注大量的标注图像数据，需耗费较多人力成本和时间成本，因此，当前的标注图像数据较少，导致训练出的神经网络模型预测年龄的准确性较低，影响年龄预测的准确性，因此，如何提高年龄预测的准确性，成为了亟待解决的技术问题。

技术实现思路

[0003]本申请实施例的主要目的在于提出一种年龄预测方法、装置、电子设备及存储介质，旨在提高年龄预测的准确性。
[0004]为实现上述目的，本申请实施例的第一方面提出了一种年龄预测方法，所述方法包括：
[0005]获取目标眼部图像及所述目标眼部图像对应的目标流调数据；
[0006]对所述目标眼部图像进行图像预处理，得到标准眼部图像，并对所述目标流调数据进行数据预处理，得到所述标准眼部图像对应的性别特征向量；
[0007]通过预设的年龄预测模型对所述标准眼部图像进行年龄段预测处理，得到眼部池化特征向量和目标年龄段数据；
[0008]通过所述年龄预测模型对所述眼部池化特征向量、所述性别特征向量、所述目标年龄段数据进行拼接处理，得到年龄特征向量；
[0009]根据预设的预测函数和所述年龄特征向量，计算出目标年龄偏差值；
[0010]根据所述目标年龄段数据和所述目标年龄偏差值，得到目标年龄值。
[0011]在一些实施例，所述对所述目标眼部图像进行图像预处理，得到标准眼部图像，并对所述目标流调数据进行数据预处理，得到所述标准眼部图像对应的性别特征向量的步骤，包括：
[0012]根据预设的度量参数对所述目标眼部图像进行缩放处理，得到第一眼部图像；
[0013]对所述第一眼部图像进行标准化处理，得到第二眼部图像；
[0014]对所述第二眼部图像进行归一化处理，得到所述标准眼部图像。
[0015]在一些实施例，所述对所述目标眼部图像进行图像预处理，得到标准眼部图像，并对所述目标流调数据进行数据预处理，得到所述标准眼部图像对应的性别特征向量的步骤，包括：
[0016]对所述目标流调数据进行特征提取，得到性别特征数据；
[0017]对所述性别特征数据进行独热编码处理，得到所述性别特征向量。
[0018]在一些实施例，所述年龄预测模型包括第一残差网络，所述通过预设的年龄预测
模型对所述标准眼部图像进行年龄段预测处理，得到眼部池化特征向量和目标年龄段数据的步骤，包括：
[0019]通过所述第一残差网络对所述标准眼部图像进行特征提取，得到眼部特征图；
[0020]通过所述第一残差网络对所述眼部特征图进行池化处理，得到所述眼部池化特征向量；
[0021]通过所述眼部池化特征向量以及所述性别特征向量进行年龄段预测，得到所述目标年龄段数据。
[0022]在一些实施例，所述通过所述眼部池化特征向量以及所述性别特征向量进行年龄段预测，得到所述目标年龄段数据的步骤，包括：
[0023]对所述眼部池化特征向量和所述性别特征向量进行拼接处理，得到年龄段特征向量；
[0024]通过预设的第一函数和所述年龄段特征向量计算预设年龄段的预测概率值；
[0025]根据所述预测概率值，得到所述目标年龄段数据。
[0026]在一些实施例，所述年龄预测模型还包括第二残差网络，所述通过所述年龄预测模型对所述眼部池化特征向量、所述性别特征向量、所述目标年龄段数据进行拼接处理，得到年龄特征向量的步骤，包括：
[0027]通过所述第二残差网络对所述目标年龄段数据进行特征提取，得到初始年龄值；
[0028]通过所述第二残差网络对所述初始年龄值进行向量化处理，得到初始年龄向量；
[0029]对所述眼部池化特征向量、所述性别特征向量和所述初始年龄向量进行拼接处理，得到所述年龄特征向量。
[0030]在一些实施例，所述根据预设的预测函数和所述年龄特征向量，计算出目标年龄偏差值的步骤，包括：
[0031]根据所述预测函数和所述年龄特征向量计算每一预设的参考年龄偏差值的权重占比；
[0032]根据所述权重占比对所述参考年龄偏差值进行加权计算，得到所述目标年龄偏差值。
[0033]为实现上述目的，本申请实施例的第二方面提出了一种年龄预测装置，所述装置包括：
[0034]获取模块，用于获取目标眼部图像及所述目标眼部图像对应的目标流调数据；
[0035]预处理模块，用于对所述目标眼部图像进行图像预处理，得到标准眼部图像，并对所述目标流调数据进行数据预处理，得到所述标准眼部图像对应的性别特征向量；
[0036]年龄段预测模块，用于通过预设的年龄预测模型对所述标准眼部图像进行年龄段预测处理，得到眼部池化特征向量和目标年龄段数据；
[0037]拼接模块，用于通过所述年龄预测模型对所述眼部池化特征向量、所述性别特征向量、所述目标年龄段数据进行拼接处理，得到年龄特征向量；
[0038]年龄偏差值计算模块，用于根据预设的预测函数和所述年龄特征向量，计算出目标年龄偏差值；
[0039]目标年龄值计算模块，用于根据所述目标年龄段数据和所述目标年龄偏差值，得到目标年龄值。
[0040]为实现上述目的，本申请实施例的第三方面提出了一种电子设备，所述电子设备包括存储器、处理器、存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序以及用于实现所述处理器和所述存储器之间的连接通信的数据总线，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述第一方面所述的方法。
[0041]为实现上述目的，本申请实施例的第四方面提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机存储介质存储有一个或者多个计算机程序，所述一个或者多个计算机程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述第一方面所述的方法。
[0042]本申请提出的年龄预测方法、装置、电子设备及存储介质，其通过获取目标眼部图像及目标眼部图像对应的目标流调数据；对目标眼部图像进行图像预处理，得到标准眼部图像，并对目标流调数据进行数据预处理，得到标准眼部图像对应的性别特征向量，能够有效地剔除视频数据中相关性不高的数据，使得得到的图像和数据更加符合预测需求，提高了数据合理性。此外，由于眼部图像拍摄简单，费用低，数据易于获取，在一定程度上能够降低预测成本。进而，通过预设的年龄预测模型对标准眼部图像进行年龄段预测处理，得到眼部池化特征向量和目标年龄段数据，通过这一方式能够方便地对该眼部图像对应的年龄段进行预测，从而提高年龄的预测准确性。进而，通过年龄预测模型对眼部池化特征向量、性别特征向量、目标年龄段数据进行拼接处理，得到年龄特征向量，根据预设的预测函数和年龄特征向量，计算出目标年龄偏差值，这样一来，能够方便地对年龄偏差进行计算，从而减小预测误本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种年龄预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标眼部图像及所述目标眼部图像对应的目标流调数据；对所述目标眼部图像进行图像预处理，得到标准眼部图像，并对所述目标流调数据进行数据预处理，得到所述标准眼部图像对应的性别特征向量；通过预设的年龄预测模型对所述标准眼部图像进行年龄段预测处理，得到眼部池化特征向量和目标年龄段数据；通过所述年龄预测模型对所述眼部池化特征向量、所述性别特征向量、所述目标年龄段数据进行拼接处理，得到年龄特征向量；根据预设的预测函数和所述年龄特征向量，计算出目标年龄偏差值；根据所述目标年龄段数据和所述目标年龄偏差值，得到目标年龄值。2.根据权利要求1所述的年龄预测方法，其特征在于，所述对所述目标眼部图像进行图像预处理，得到标准眼部图像，并对所述目标流调数据进行数据预处理，得到所述标准眼部图像对应的性别特征向量的步骤，包括：根据预设的度量参数对所述目标眼部图像进行缩放处理，得到第一眼部图像；对所述第一眼部图像进行标准化处理，得到第二眼部图像；对所述第二眼部图像进行归一化处理，得到所述标准眼部图像。3.根据权利要求1所述的年龄预测方法，其特征在于，所述对所述目标眼部图像进行图像预处理，得到标准眼部图像，并对所述目标流调数据进行数据预处理，得到所述标准眼部图像对应的性别特征向量的步骤，包括：对所述目标流调数据进行特征提取，得到性别特征数据；对所述性别特征数据进行独热编码处理，得到所述性别特征向量。4.根据权利要求1所述的年龄预测方法，其特征在于，所述年龄预测模型包括第一残差网络，所述通过预设的年龄预测模型对所述标准眼部图像进行年龄段预测处理，得到眼部池化特征向量和目标年龄段数据的步骤，包括：通过所述第一残差网络对所述标准眼部图像进行特征提取，得到眼部特征图；通过所述第一残差网络对所述眼部特征图进行池化处理，得到所述眼部池化特征向量；通过所述眼部池化特征向量以及所述性别特征向量进行年龄段预测，得到所述目标年龄段数据。5.根据权利要求4所述的年龄预测方法，其特征在于，所述通过所述眼部池化特征向量以及所述性别特征向量进行年龄段预测，得到所述目标年龄段数据的步骤，包括：对所述眼部池化特征向量和所述性别特征向量进行拼接处理，得到年龄段特征向量；通过预设的第一函数和所述年龄段特征向量计算预设年龄段的预测概率...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏昊，吕彬，吕传峰，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：