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申请/专利权人：北京金山云网络技术有限公司

摘要：本公开涉及一种基于图像的年龄估计方法、装置、设备及存储介质。本公开通过训练完成的神经网络模型对目标图像中目标对象的年龄进行估计，该神经网络模型是根据带年龄标签的第一样本图像以及多个预设年龄段中每个预设年龄段对应的第二样本图像训练得到的，也就是说，在对神经网络模型进行训练时，不仅需要确切年龄的样本图像，还需要预设年龄段的样本图像，而预设年龄段的样本图像的收集成本远低于确切年龄的样本图像的收集成本，降低了神经网络模型的训练成本。通过加入大量的预设年龄段的样本图像进行辅助训练，可以增大用来训练神经网络模型的样本图像的数量，从而提升了训练出的神经网络模型的准确性，提升了神经网络模型预测年龄的准确性。

主权项：1.一种基于图像的年龄估计方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标图像，所述目标图像中包括目标对象；将所述目标图像输入到训练完成的神经网络模型中，所述神经网络模型是根据带年龄标签的第一样本图像以及多个预设年龄段中每个预设年龄段对应的第二样本图像训练得到的，所述神经网络模型包括主体卷积神经网络层、年龄段分类层和确切年龄分类层，所述主体卷积神经网络层用于对所述目标图像进行特征提取，得到所述目标图像对应的目标特征信息，所述年龄段分类层用于根据所述目标特征信息确定所述目标对象的年龄段概率信息，所述确切年龄分类层用于根据所述目标特征信息确定所述目标对象的年龄概率信息；根据所述目标对象的年龄段概率信息和所述目标对象的年龄概率信息，确定所述目标对象的年龄；所述目标对象的年龄段概率信息包括第一目标向量，所述第一目标向量中的每个第一元素值表示所述目标对象的年龄段为预设年龄段的概率，每个第一元素值与一个预设年龄段对应；所述目标对象的年龄概率信息包括第二目标向量，所述第二目标向量中的每个第二元素值表示所述目标对象的年龄为预设年龄的概率，每个第二元素值与一个预设年龄对应；根据所述目标对象的年龄段概率信息和所述目标对象的年龄概率信息，确定所述目标对象的年龄，包括：根据所述第一目标向量，确定所述目标对象的目标年龄段，所述目标年龄段是所述第一目标向量中最大的第一元素值对应的预设年龄段；根据所述目标年龄段，从所述第二目标向量中获取与所述目标年龄段对应的子向量；根据所述子向量，确定所述目标对象的年龄；获取目标图像之前，所述方法还包括：获取第一样本图像以及所述第一样本图像中第一对象的年龄；根据多个预设年龄段，获取每个预设年龄段对应的第二样本图像；根据所述第一样本图像以及所述第一样本图像中第一对象的年龄，对所述神经网络模型中的主体卷积神经网络层、年龄段分类层和确切年龄分类层进行模型训练；根据所述第二样本图像以及所述第二样本图像对应的预设年龄段，对所述神经网络模型中的主体卷积神经网络层和年龄段分类层进行模型训练。

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