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龙图腾网恭喜哈尔滨工业大学(深圳)申请的专利基于不确定抑制网络模型的人脸年龄识别方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114267060B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111376110.4，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于不确定抑制网络模型的人脸年龄识别方法及系统是由张利军;徐勇;曹士平设计研发完成，并于2021-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于不确定抑制网络模型的人脸年龄识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于不确定抑制网络模型的人脸年龄识别方法及系统，包括：训练集获取步骤，将含有年龄标签的人脸图像进行预处理，得到带有标签分布的训练图像；模型训练步骤，将训练图像输入不确定性抑制网络模型进行迭代训练，直到不确定性抑制网络模型在验证集上的预测准确度在迭代过程中不再上升，获得训练好的不确定性抑制网络模型的权重文件；年龄预测步骤，使用训练好的不确定性抑制网络模型权重文件对待识别的人脸图像进行识别，得到人脸年龄预测结果。模型使用轻量级Resnet网络作为主干网络进行图像特征提取，使用L‑Net分支网络剔除面部轮廓对年龄预测的影响，同时计算图像本身的不确定性，降低不确定性数据对年龄预测造成的干扰。

本发明授权基于不确定抑制网络模型的人脸年龄识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于不确定抑制网络模型的人脸年龄识别方法，其特征在于，包括以下步骤：训练集获取步骤，将含有年龄标签的人脸图像进行预处理，得到带有标签分布的训练图像；模型训练步骤，将训练图像输入不确定性抑制网络模型进行迭代训练，直到不确定性抑制网络模型在验证集上的预测准确度在迭代过程中不再上升，获得训练好的不确定性抑制网络模型的权重文件；年龄预测步骤，使用训练好的不确定性抑制网络模型权重文件对待识别的人脸图像进行识别，得到人脸年龄预测结果；其中所述不确定性抑制网络模型包括用于图像特征提取的轻量级Resnet网络、基于人脸关键点信息剔除面部轮廓差异的L-Net分支网络，所述模型训练步骤包括：利用轻量级Resnet网络得到的全局池化特征向量和L-Net分支网络得到的面部轮廓特征向量计算平滑的一阶正则损失函数值Lsa；利用不确定性抑制网络模型得到的预测概率密度分布与标签分布计算KLD损失函数值Lr；利用不确定性抑制网络模型得到的预测结果与真实年龄计算平滑的一阶正则损失函数值La；利用两个平滑的一阶正则损失函数值Ls、La和一个KLD损失函数值Lr进行反向传播更新不确定性抑制网络模型的权重文件。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学(深圳)，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。