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龍圖騰網(wǎng)恭喜深圳數(shù)聯(lián)天下智能科技有限公司申請(qǐng)的專利年齡預(yù)測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114267071B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-20發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202111609601.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V40/16；該發(fā)明授權(quán)年齡預(yù)測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)是由陳仿雄設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-12-24向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本年齡預(yù)測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書摘要公布了：本申請(qǐng)實(shí)施例涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種年齡預(yù)測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該年齡預(yù)測(cè)方法，一方面，通過構(gòu)建年齡預(yù)測(cè)模型，該年齡預(yù)測(cè)模型包括卷積模塊、視覺記憶模塊以及全連接模塊，通過視覺記憶模塊對(duì)卷積模塊輸出的第一特征圖進(jìn)行特征提取，以提取出具有時(shí)間維度信息的年齡特征，并由全連接模塊組合視覺記憶模塊輸出的第二特征圖，使得年齡預(yù)測(cè)模型能夠?qū)W習(xí)到同一個(gè)人物隨著年齡變化的衰老情況，有效降低預(yù)測(cè)年齡與真實(shí)年齡的偏差，另一方面，通過年齡約束損失函數(shù)對(duì)年齡預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，以基于訓(xùn)練后的年齡預(yù)測(cè)模型，對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行年齡預(yù)測(cè)，本申請(qǐng)實(shí)施例能夠提高人臉年齡預(yù)測(cè)的精確度。

本發(fā)明授權(quán)年齡預(yù)測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種年齡預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括： 獲取若干人臉圖像集合，其中，所述人臉圖像集合包括至少同一個(gè)人物在若干年對(duì)應(yīng)的真實(shí)人臉圖像； 根據(jù)所述真實(shí)人臉圖像，構(gòu)建年齡預(yù)測(cè)模型，所述年齡預(yù)測(cè)模型包括卷積模塊、視覺記憶模塊以及全連接模塊，其中，所述卷積模塊用于輸入至少同一個(gè)人物的多個(gè)真實(shí)人臉圖像，并對(duì)每一真實(shí)人臉圖像進(jìn)行特征提取，以輸出每一真實(shí)人臉圖像對(duì)應(yīng)的第一特征圖；所述視覺記憶模塊用于接收所述卷積模塊輸出的第一特征圖，并提取具有時(shí)間維度信息的年齡特征，以輸出第二特征圖；所述全連接模塊用于組合所述視覺記憶模塊輸出的第二特征圖； 所述卷積模塊包括多個(gè)卷積層，多個(gè)卷積層用于提取多幅真實(shí)人臉圖像的第一特征圖，其中，每一卷積層用于提取一幅真實(shí)人臉圖像的第一特征圖； 所述視覺記憶模塊包括多個(gè)視覺記憶層，每一視覺記憶層一一對(duì)應(yīng)連接一個(gè)卷積層，每一視覺記憶層用于接收與其對(duì)應(yīng)的卷積層輸出的第一特征圖以及另一卷積層輸出的第一特征圖，以提取兩個(gè)第一特征圖在時(shí)間維度上的特征信息； 所述全連接模塊包括多個(gè)全連接層，每一全連接層一一對(duì)應(yīng)連接一個(gè)視覺記憶層，用于組合多個(gè)視覺記憶層輸出的第二特征圖，以生成組合后的特征圖； 所述年齡預(yù)測(cè)模型還包括： 多個(gè)分類層,每一分類層一一對(duì)應(yīng)連接一個(gè)全連接層，用于預(yù)測(cè)所述全連接層輸出的組合后的特征圖對(duì)應(yīng)的年齡預(yù)測(cè)值； 其中，每一副真實(shí)人臉圖像對(duì)應(yīng)一個(gè)通道，每一通道對(duì)應(yīng)一個(gè)卷積層、視覺記憶層、全連接層以及分類層； 所述年齡預(yù)測(cè)模型，包括： 多組視覺記憶層，每一組視覺記憶層中的一個(gè)視覺記憶層與另一組視覺記憶層中的一個(gè)視覺記憶層之間進(jìn)行串聯(lián)，形成串聯(lián)結(jié)構(gòu)； 其中，下一組視覺記憶層中的一個(gè)視覺記憶層用于獲取上一組視覺記憶層中的至少兩個(gè)視覺記憶層輸出的第二特征圖，以進(jìn)一步處理至少兩個(gè)視覺記憶層輸出的第二特征圖，得到第二特征圖并輸入到下一組視覺記憶層，以此類推，直至將第二特征圖輸出到最后一組視覺記憶層； 基于預(yù)設(shè)的年齡約束損失函數(shù)，對(duì)所述年齡預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練后的年齡預(yù)測(cè)模型； 基于所述訓(xùn)練后的年齡預(yù)測(cè)模型，對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行年齡預(yù)測(cè)，得到目標(biāo)圖像中人物的年齡預(yù)測(cè)值。

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