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申请/专利权人：深圳云天励飞技术有限公司;成都云天励飞技术有限公司

摘要：本申请提供了一种人脸图像年龄特征识别方法，包括：获取人脸图像；根据目标模型对所述人脸图像进行年龄识别，得到所述人脸图像的年龄特征；所述目标模型包括第一级深度神经网络、第二级深度神经网络和第三级深度神经网络；其中，所述第一级深度神经网络对所述人脸图像进行性别特征提取，得到所述人脸图像的所述性别特征；所述第二级深度神经网络对所述人脸图进行年龄段特征提取，得到所述人脸图像的所述年龄段特征；第三级深度神经网络对所述人脸图像进行所述年龄特征提取，得到所述人脸图像的所述年龄特征。由于人脸识别过程中不同性别同一年龄所处的年龄段不同，本申请有利于提高人脸识别过程中不同性别对年龄的精准识别。

主权项：1.一种人脸图像年龄特征识别方法，其特征在于，包括：获取人脸图像；将所述人脸图像输入目标模型；根据所述目标模型对所述人脸图像进行年龄识别，得到所述人脸图像的年龄特征；所述目标模型包括第一级深度神经网络、第二级深度神经网络和第三级深度神经网络；其中，所述第一级深度神经网络对所述人脸图像进行性别特征提取，得到所述人脸图像的所述性别特征，并将所述人脸图像和所述第一级深度神经网络输出的所述性别特征作为所述第二级深度神经网络的输入；所述第二级深度神经网络对所述人脸图像进行年龄段特征提取，得到所述人脸图像的所述年龄段特征，并将所述人脸图像和所述第二级深度神经网络输出的所述年龄段特征作为所述第三级深度神经网络的输入；所述第三级深度神经网络对所述人脸图像进行所述年龄特征提取，得到所述人脸图像的所述年龄特征；其中，在所述根据目标模型对所述人脸图像进行年龄识别，得到所述人脸图像的年龄特征之前，所述方法还包括：获取训练数据A，所述训练数据A中包括已标注年龄特征和性别特征的一个或多个样本人脸图像；利用训练数据A对目标模型中的第一级深度神经网络进行训练；将训练数据A中的人脸图像按照性别分为性别为女的训练数据B和性别为男的训练数据C，利用训练数据B和训练数据C分别对目标模型中的第二级深度神经网络进行训练；利用训练数据B和训练数据C按照年龄段分类分别对目标模型中的第三神经网络进行训练。

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