專利名稱：一種基于人臉識別技術(shù)的年齡評估方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明是一種基于人臉識別技術(shù)的年齡評估方法，屬于圖像識別和模式識別 應(yīng)用的技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
近些年來，在人臉圖像研究相關(guān)的計算機視覺領(lǐng)域，隨著人臉檢測和人臉識 別技術(shù)所取得的顯著進展，人們的研究熱點，逐漸轉(zhuǎn)向了人臉表情分析和年齡評 估等更為先進的研究課題。在這些課題中，年齡評估在"為不同年齡段的人提供 不同服務(wù)"方面的應(yīng)用，有著巨大的市場潛力。比如，具有年齡評估功能的網(wǎng)頁 瀏覽器可以用戶是否被限制訪問一些網(wǎng)頁，具有年齡評估功能的自動售貨機，可 以拒絕向未成年人出售煙酒等。
目甜通常的年齡評估方法，是先向數(shù)據(jù)庫導入大量不同年齡段的人的人臉圖 像數(shù)據(jù)，然后運用模式識別領(lǐng)域里的機器學習方法，提取并記錄每個年齡段的人 臉圖像特征向量。當有目標人臉圖像需要進行年齡評估時，跟數(shù)據(jù)庫里存儲的不 同年齡段的人臉特征向量進行對比，找到特征向-量相似度最卨'的年齡段，作為目 標圖像的年齡段評估結(jié)果。
由于目前通常的評估方法有兩個關(guān)鍵缺陷第一是沒有考慮種族、性別、生 活環(huán)境等因素造成的人臉面部特征的差異，從而導致了年齡評估的局限性，即只 能保證被評估人臉圖像在種族、性別等方面都一致時，才有較高的準確度。如果 被評估人臉圖像數(shù)據(jù)在種族、性別等方面跟數(shù)據(jù)庫中的人臉圖像數(shù)據(jù)存在較大差 異時，往往會得出錯誤的評估結(jié)果。比如，如果特征庫里只有亞洲人的人臉圖像 特征向量，而被評估的人臉圖像是非洲人的人臉圖像，則年齡評估結(jié)果跟實際年 齡可能相差I(lǐng)O歲以上。第二是當甜的技術(shù)即使收集了更龐大的數(shù)據(jù)庫進行運算， 但是由于種族、生活環(huán)境相差使得同-個年齡段的人特征值有巨大差異而無法建 立有效的特征向量。比如同樣是40歲的人，我國大城市的居民跟農(nóng)村的居民，從 外貌上可能相差20歲以上，無法根據(jù)膚色、皺紋、嘴角、下頜等特征建立統(tǒng)一的特征向量。

發(fā)明內(nèi)容
技術(shù)問題本發(fā)明的目的是提供一種基于人臉識別技術(shù)的年齡評估方法，有 著廣泛的適用性，也顯著提髙了年齡評估的準確度。
技術(shù)方案本發(fā)明的基于人臉識別技術(shù)的年齡評估方法，基于一種有效假設(shè)， 即長相相似的人在不同年齡段的面部特征也是相似的，在進行年齡評估時，僅需 要將被評估的人臉圖像跟與其長相相似度較高的人的不同年齡段的人臉圖像進行 對比，找到與被評估對象相似度最高的年齡段的數(shù)個人像，通過加權(quán)平均，從而 推斷出被評估對象的年齡。
所述的評估方法包括離線訓練和匹配査詢兩個階段，
離線訓練階段本階段的主要任務(wù)是綜合應(yīng)用人臉識別技術(shù)和排序?qū)W習算法， 建立以人為分組單位，每個人的人臉圖像特征按照年齡段從小到大排列的人臉圖 像特征庫，
匹配査詢階段本階段的主要任務(wù)是在人臉圖像特征庫中，査詢與被評估人 臉圖像相似度較高的人臉圖像，并運用排序?qū)W習算法，分別計算被評估對象在與 其相似度較髙的人臉圖像的特征序列中的排序位置，從而推斷出其年齡，并將所 得到的年齡推斷結(jié)果加權(quán)求平均值，作為最終的年齡評估結(jié)果輸出。 所述的離線訓練的主要任務(wù)是建立人臉圖像特征數(shù)據(jù)庫，建立特征庫的流程如下
A. 應(yīng)用人臉檢測技術(shù)，對所搜集的多張圖片進行人臉圖像檢測，剔除檢測不 到人臉的圖片，這龜假設(shè)所有圖片均成功通過了人臉檢測，
B. 將通過人臉檢測的圖片以人為單位進行分組，并將每個人的圖片按照年齡 段從小到大排列，就得到多組人臉圖片，
C. 順序遍歷每組人臉照片中的每張圖片，應(yīng)用人臉識別技術(shù)，提取包括人臉 的眼睛、務(wù)子、嘴、下巴等的位置、大小和形狀等信息組成的人臉圖像特征向量， 并將每個人每個年齡段的若干張照片的特征向量進行加權(quán)求平均值，作為改年齡
段的特征向量，
D. 仍然以人為單位分組，存儲人臉圖像的特征向量，從而建立包含多組特征 向量序列的特征庫，
E. 應(yīng)用排序?qū)W習算法，對每組特征序列里的特征向量按照年齡段從小到大重新進行排序，
f.至此，包含多組人臉特征向量序列的特ef庫建立完畢，并且毎組特征向 量都按照年齡段完成了排序。
匹配査詢階段的主要任務(wù)是對輸入的人臉圖像進行年齡評估，對輸入圖像進行年
齡評估的流程如下
A. 應(yīng)用人臉檢測技術(shù)，對輸入的人臉圖像進行有效性檢測，這里假設(shè)檢測成 !^通過，
B. 應(yīng)用人臉識別算法，提取輸入的人臉圖像的特征向量，并將提取的特征向 量與人臉特征庫中的特征向量進行相似度匹配，査詢到n個與輸入圖像相似的人 臉圖像的特征向量，
C. 應(yīng)用排序?qū)W習算法，分別將輸入圖像的特征向量在n個相關(guān)的特征序列中 按照年齡段査找插入位覽，
D. C步驟執(zhí)行的結(jié)果，得到n個年齡評估結(jié)果，
E. 對D步驟得出的評估結(jié)果，應(yīng)用加權(quán)求值算法，計算得出最終的評估結(jié)果。
f. 輸出最終評估結(jié)果。
有益效果本發(fā)明的方法是一種能綜合考慮種族、性別、緯度(地域)、城鄉(xiāng) 差異等因素對年齡評估的影響，應(yīng)用人臉識別技術(shù)進行年齡評估的方法，有著廣 泛的適用性，也顯著提高了年齡評估的準確度。


圖1是本發(fā)明的"建立人臉特征庫流程圖"， 圖2是本發(fā)明的"匹配查詢流程圖"， 圖3是本發(fā)明的"功能模塊結(jié)構(gòu)圖"。
具體實施例方式
本發(fā)明的方法基于一種有效假設(shè)，即長相相似的人在不同年齡段的面部特征 也是相似的。在進行年齡評估時，僅需要將被評估的人臉圖像跟與其長相相似度 較高的人的不同年齡段的人臉圖像進行對比，找到與被評估對象相似度最高的年 齡段的數(shù)個人像，通過加權(quán)平均，從而推斷出被評估對象的年齡。
本發(fā)明方法的實現(xiàn)包括離線訓練和匹配査詢兩個階段。離線訓練階段，本階段的主要任務(wù)，是綜合應(yīng)用人臉識別技術(shù)和排序?qū)W習算 法，建立以人為分組單位，每個人的人臉圖像特征按照年齡段從小到大排列的人 臉圖像特征庫。
匹配査詢階段，本階段的主要任務(wù)，在人臉圖像特征庫中，査詢與被評估人 臉圖像相似度較高的人臉圖像，并運用排序?qū)W習算法，分別計算被評估對象在與 其相似度較髙的人臉圖像的特征序列中的排序位置，從而推斷出其年齡，并將所 得到的年齡推斷結(jié)果加權(quán)求平均值，作為最終的年齡評估結(jié)果輸出。
本發(fā)明中的技術(shù)實現(xiàn)分為離線訓練和匹配査詢兩個階段。下面以實例結(jié)合本 說明書的附圖來詳細描述技術(shù)實現(xiàn)的細節(jié)。
1. 離線訓練本階段的主要任務(wù)是建立人臉圖像特征數(shù)據(jù)庫。 如圖1所示，建立特征庫的流程如下
假設(shè)現(xiàn)已收集亞洲、笑洲、歐洲、非洲的男/女人臉圖像各10000張的人臉圖
像數(shù)據(jù)庫。所涉及人的年齡段從2歲到90歲，每人有20個年齡段，每個年齡段5 張照片。
A. 應(yīng)用人臉檢測技術(shù)，對所搜集的40000張圖片進行人臉圖像檢測，剔除檢 測不到人臉的圖片，這単假設(shè)所有圖片均成功通過了人臉檢測。
B. 將通過人臉檢測的圖片以人為單位進行分組，并將每個人的圖片按照年齡 段從小到大排列。本歩驟完成后，就得到400組人臉圖片。
C. 順序遍歷每組人臉照片中的每張圖片，應(yīng)用人臉識別技術(shù)，提取包括人臉 的眼睛、冉子、嘴、下巴等的位置、大小和形狀等信息組成的人臉圖像特征向量, 并將每個人每個年齡段的5張照片的特征向量進行加權(quán)求平均值，作為該年齡段 的特征向量。
D. 仍然以人為單位分組，存儲人臉圖像的特征向量，從而建立包含400組特 征向量序列的特征庫。
E. 應(yīng)用排序?qū)W習算法，對每組特征序列里的特征向量按照年齡段從小到大 重新進行排序。
F. 至此，包含400組人臉特征向量序列的特征庫建立完畢，并且每組特征 向量都按照年齡段完成了排序。
2. 匹配査詢階段本階段的主要任務(wù)是對輸入的人臉圖像進行年齡評估。
假設(shè)，要進行年齡評估的人臉圖像的主人x是--位年輕的亞洲男性。如圖2所示，對輸入圖像進行年齡評估的流程如下
A. 應(yīng)用人臉檢測技術(shù)，對輸入的人臉圖像進行有效性檢測，這里假設(shè)檢測成 功通過。
B. 應(yīng)用人臉識別算法，提取輸入的人臉圖像的特征向量，并將提取的特征向
量與人臉特征庫中的特征向量進行相似度匹配(計算輸入圖像與特征庫里特
征向量所代表圖像的相似度)。這里假設(shè)査詢到3個與輸入圖像相似的人臉圖 像(A、 B、 C)的特征向量。
C. 應(yīng)用排序?qū)W習算法，分別將輸入圖像的特征向量在A、 B、 C三者相關(guān)的特 征序列中按照年齡段査找插入位置。
D. C歩驟執(zhí)行的結(jié)果，得到三個年齡評估結(jié)果，假設(shè)分別為20. X, 24. y, 22. z 。
E. 對D歩驟得出的評估結(jié)果，應(yīng)用加權(quán)求值算法，計算得出最終的評估結(jié)果。 P.輸出最終評估結(jié)果。
本實施方案的優(yōu)點是不依賴單一特征值相似度，有效降低了年齡識別的誤差率； 并且解決了城鄉(xiāng)差異、緯度地域差異、人種差異、男女差異條件下特征值無法統(tǒng) —的問題。
權(quán)利要求
1.一種基于人臉識別技術(shù)的年齡評估方法，其特征在于該方法基于一種有效假設(shè)，即長相相似的人在不同年齡段的面部特征也是相似的，在進行年齡評估時，僅需要將被評估的人臉圖像跟與其長相相似度較高的人的不同年齡段的人臉圖像進行對比，找到與被評估對象相似度最高的年齡段的數(shù)個人像，通過加權(quán)平均，從而推斷出被評估對象的年齡。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于人臉識別技術(shù)的年齡評估方法，其特征在于 所述的評估方法包括離線訓練和匹配査詢兩個階段，離線訓練階段本階段的主要任務(wù)是綜合應(yīng)用人臉識別技術(shù)和排序?qū)W習算法， 建立以人為分組單位，每個人的人臉圖像特征按照年齡段從小到大排列的人臉圖 像特征庫，匹配査詢階段本階段的主要任務(wù)是在人臉圖像特征庫中，査詢與被評估人 臉圖像相似度較高的人臉圖像，并運用排序?qū)W習算法，分別計算被評估對象在與 其相似度較高的人臉圖像的特征序列中的排序位置，從而推斷出其年齡，并將所 得到的年齡推斷結(jié)果加權(quán)求平均值，作為最終的年齡評估結(jié)果輸出。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于人臉識別技術(shù)的年齡評估方法，其特征在于 所述的離線訓練的主要任務(wù)是建立人臉圖像特征數(shù)據(jù)庫，建立特征庫的流程如F:A. 應(yīng)用人臉檢測技術(shù)，對所搜集的多張圖片進行人臉圖像檢測，剔除檢測不 到人臉的圖片，這里假設(shè)所有圖片均成功通過了人臉檢測，B. 將通過人臉檢測的圖片以人為單位進行分組，并將每個人的圖片按照年齡 段從小到大排列，就得到多組人臉圖片，C. 順序遍歷每組人臉照片中的每張圖片，應(yīng)用人臉識別技術(shù)，提取包括人臉 的眼睛、*子、嘴、下巴等的位置、大小和形狀等信息組成的人臉圖像特征向量， 并將每個人每個年齡段的若干張照片的特征向量進行加權(quán)求平均值，作為該年齡 段的特征向量，D. 仍然以人為單位分組，存儲人臉圖像的特征向量，從而建立包含多組特征向量序列的特征庫，E. 應(yīng)用排序?qū)W習算法，對每組特征序列里的特征向量按照年齡段從小到大重新進行排序，F(xiàn).至此，包含多組人臉特征向量序列的特征庫建立完畢，并且每組特征向量都按照年齡段完成了排序。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于人臉識別技術(shù)的年齡評估方法，其特征在于 匹配査詢階段的主要任務(wù)是對輸入的人臉圖像進行年齡評估，對輸入圖像進行年 齡評估的流程如下A. 應(yīng)用人臉檢測技術(shù)，對輸入的人臉圖像進行有效性檢測，這里假設(shè)檢測成 功通過，B. 應(yīng)用人臉識別算法，提取輸入的人臉圖像的特征向量，并將提取的特征向 量與人臉特征庫中的特征向量進行相似度匹配，査詢到n個與輸入圖像相似的人 臉圖像的特征向量，C. 應(yīng)用排序?qū)W習算法，分別將輸入圖像的特征向量在n個相關(guān)的特征序列中 按照年齡段査找插入位置，D. C步驟執(zhí)行的結(jié)果，得到n個年齡評估結(jié)果，E. 對D步驟得出的評估結(jié)果，應(yīng)用加權(quán)求值算法，計算得出最終的評估結(jié)果。F. 輸出最終評估結(jié)果。
全文摘要
一種基于人臉識別技術(shù)的年齡評估方法是一種能綜合考慮種族、性別、緯度(地域)、城鄉(xiāng)差異等因素對年齡評估的影響，應(yīng)用人臉識別技術(shù)進行年齡評估的方法，有著廣泛的適用性，也顯著提高了年齡評估的準確度。該方法基于一種有效假設(shè)，即長相相似的人在不同年齡段的面部特征也是相似的，在進行年齡評估時，僅需要將被評估的人臉圖像跟與其長相相似度較高的人的不同年齡段的人臉圖像進行對比，找到與被評估對象相似度最高的年齡段的數(shù)個人像，通過加權(quán)平均，從而推斷出被評估對象的年齡。
文檔編號G06K9/62GK101584575SQ20091003275
公開日2009年11月25日 申請日期2009年6月19日 優(yōu)先權(quán)日2009年6月19日
發(fā)明者袁存鼎, 馬文濤 申請人:無錫駿聿科技有限公司