CN109829071B - 人脸图像搜索方法、服务器、计算机设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种人脸图像搜索方法、服务器、计算机设备及存储介质，接收用户上传的待搜索人脸照片，分析待搜索人脸的面部特征、种族、地域及年龄信息，根据分析结果，将待搜索人脸照片中的人物，按照全球用户列表中保存的与种族以及地域信息对应的面部特征变化规律生成各个年龄阶段的人脸图像，将生成的人脸图像与互联网数据中心的用户人脸图像进行匹配，若匹配成功，则输出该用户人脸图像为目标人脸图像。本发明提供的人脸图像搜索方法、服务器、计算机设备及存储介质能够更加精准的得到用户各个年龄阶段的人脸图像，进而搜索到该用户。

Description

人脸图像搜索方法、服务器、计算机设备及存储介质

技术领域

本发明涉及大数据领域，尤其涉及人脸图像搜索方法、服务器、计算机设备及存储介质。

背景技术

目前的变老软件采用面部识别技术和转变技术，通过对照片上的面部进行检测，并分析照片中五官特征，利用复杂的数学转换模型生成20年或30年后的面部图像照片。然，现有的变老软件根据种族的不同，生成的面部图像精准度也不同，同时生成的面部图像照片有年龄阶段的限制，无法准确预测各个年龄阶段的人脸图像，这在一定程度上限制了该变老软件的推广。因此，本发明旨在如何解决由于种族和地域的不同，生成的面部图像精准度低以及不能预测各个年龄阶段的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提出一种人脸图像搜索方法、服务器、计算机设备及存储介质，能够更加精准的得到用户各个年龄阶段的人脸图像，进而搜索到该用户。

首先，为实现上述目的，本发明提出一种人脸图像搜索方法，应用于服务器中，该方法包括步骤：

接收用户上传的待搜索人脸照片；

根据所述待搜索人脸照片分析待搜索人脸的面部特征、种族、地域以及年龄信息；

根据分析结果，将所述待搜索人脸照片中的人物，按照全球用户列表中保存的与所述种族以及地域信息对应的面部特征变化规律生成各个年龄阶段的人脸图像；

将生成的所述人脸图像与互联网数据中心的用户人脸图像进行匹配；及

当所述人脸图像与所述互联网数据中心的用户人脸图像匹配成功时，输出所述用户人脸图像为目标人脸图像。

可选地，所述接收用户上传的待搜索人脸照片步骤之前，还包括：

采集各种族各地域居民的成长照片样本；

统计所述各种族各地域居民在各个年龄阶段的面部特征；

根据统计结果，分析所述各种族各地域居民在不同年龄阶段的面部特征变化规律；及

保存所述面部特征变化规律于所述全球用户列表中。

可选地，所述根据所述待搜索人脸照片分析待搜索人脸的种族、地域以及年龄信息步骤，还包括：

根据采集到的所述各种族各地域居民的成长照片样本，将所述成长照片样本划分为白人训练样本、黑人训练样本和黄种人训练样本；

分别对所述白人训练样本、黑人训练样本和黄种人训练样本的面部特征进行训练，得到对应于种族的三种种族分类器；及

根据所述三种种族分类器，对所述待搜索人脸照片进行种族分类，并根据分类结果获取所述待搜索人脸的种族属性。

可选地，所述服务器保存有地域分类器，所述根据所述待搜索人脸照片分析待搜索人脸的种族、地域以及年龄信息步骤，还包括：

根据所述地域分类器，对所述待搜索人脸照片进行地域分类，以获取所述待搜索人脸的地域属性。

可选地，所述服务器保存有年龄分类器，所述根据所述待搜索人脸照片分析待搜索人脸的种族、地域以及年龄信息步骤，还包括：

根据所述年龄分类器，对所述待搜索人脸照片进行年龄分类，以获取所述待搜索人脸的年龄属性。

可选地，所述方法还包括步骤：

分别对所述白人训练样本、黑人训练样本和黄种人训练样本按照地域再次进行划分，得到每个种族下的地域样本；及

分别对所述每个种族下的地域样本的面部特征进行训练，得到对应于所述每个种族的地域分类器。

可选地，所述方法还包括步骤：

分别对所述每个种族下的地域样本按照年龄段再次进行划分，得到各个年龄阶段的训练样本；及

分别对所述各个年龄阶段的训练样本的面部特征进行训练，得到对应于所述每个种族每个地域的年龄分类器。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种服务器，其包括：

接收模块，适于接收用户上传的待搜索人脸照片；

第一分析模块，适于根据所述待搜索人脸照片分析待搜索人脸的面部特征、种族、地域以及年龄信息；

生成模块，适于根据分析结果，将所述待搜索人脸照片中的人物，按照全球用户列表中保存的与所述种族以及地域信息对应的面部特征变化规律生成各个年龄阶段的人脸图像；

匹配模块，适于将生成的所述人脸图像与互联网数据中心的用户人脸图像进行匹配；及

输出模块，适于当所述人脸图像与所述互联网数据中心的用户人脸图像匹配成功时，输出所述用户人脸图像为目标人脸图像。

可选地，所述服务器还包括采集模块、统计模块、第二分析模块以及保存模块，所述采集模块，适于采集各种族各地域居民的成长照片样本；所述统计模块，适于统计所述各种族各地域居民在各个年龄阶段的面部特征；所述第二分析模块，适于根据统计结果，分析所述各种族各地域居民在不同年龄阶段的面部特征变化规律；及所述保存模块，适于保存所述面部特征变化规律于所述全球用户列表中。

可选地，所述服务器还包括训练模块以及获取模块，所述训练模块，适于根据采集到的所述各种族各地域居民的成长照片样本，将所述成长照片样本划分为白人训练样本、黑人训练样本和黄种人训练样本，并分别对所述白人训练样本、黑人训练样本和黄种人训练样本的面部特征进行训练，得到对应于种族的三种种族分类器；及所述获取模块，适于根据所述三种种族分类器，对所述待搜索人脸照片进行种族分类，并根据分类结果获取所述待搜索人脸的种族属性。

可选地，所述服务器保存有地域分类器，所述获取模块还适于根据所述地域分类器，对所述待搜索人脸照片进行地域分类，以获取所述待搜索人脸的地域属性。

可选地，所述服务器还保存有年龄分类器，所述获取模块还适于根据所述年龄分类器，对所述待搜索人脸照片进行年龄分类，以获取所述待搜索人脸的年龄属性。

可选地，所述训练模块还适于分别对所述白人训练样本、黑人训练样本和黄种人训练样本按照地域再次进行划分，得到每个种族下的地域样本，并分别对所述每个种族下的地域样本的面部特征进行训练，得到对应于所述每个种族的地域分类器。

可选地，所述训练模块还适于分别对所述每个种族下的地域样本按照年龄段再次进行划分，得到各个年龄阶段的训练样本，并分别对所述各个年龄阶段的训练样本的面部特征进行训练，得到对应于所述每个种族每个地域的年龄分类器。

为实现上述目的，本发明还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。

为实现上述目的，本发明还提供计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。

相较于现有技术，本发明所提出的人脸图像搜索方法、服务器、计算机设备及存储介质，结合人脸识别技术以及大数据分析技术，通过将上传待搜索人脸照片，经过种族分类器、地域分类器以及年龄分类器识别待搜索人脸的种族、地域信息，根据该待搜索人脸照片的面部特征按照相应的种族以及地域信息对应的面部特征变化规律生成该待搜索人脸照片用户各个年龄阶段的人脸图像，并将生成的人脸图像与互联网数据中心的用户人脸图像进行匹配，将匹配出的人脸图像作为目标人脸图像输出，能够更加精准的得到用户各个年龄阶段的人脸图像，进而搜索到该用户。

附图说明

图1是本发明实施例之服务器一可选的硬件架构的示意图。

图2是本发明人脸图像搜索系统之第一实施例的程序模块示意图。

图3是本发明人脸图像搜索系统之第二实施例的程序模块示意图。

图4是本发明人脸图像搜索系统之第三实施例的程序模块示意图。

图5是本发明人脸图像搜索方法之第一实施例的流程示意图。

图6是本发明人脸图像搜索方法之第二实施例的流程示意图。

图7是本发明人脸图像搜索方法之第三实施例的流程示意图。

附图标记：

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明的是，在本发明中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。

参阅图1所示，是本发明服务器1一可选的硬件架构的示意图。

本实施例中，所述服务器1可包括，但不仅限于，可通过系统总线相互通信连接存储器11、处理器12、网络接口13。需要指出的是，图2仅示出了具有组件11-13的服务器1，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。

其中，所述服务器1可以是机架式服务器、刀片式服务器、塔式服务器或机柜式服务器等计算设备，该服务器1可以是独立的服务器，也可以是多个服务器所组成的服务器集群。

所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器（例如，SD或DX存储器等）、随机访问存储器（RAM）、静态随机访问存储器（SRAM）、只读存储器（ROM）、电可擦除可编程只读存储器（EEPROM）、可编程只读存储器（PROM）、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，所述存储器11可以是所述服务器2的内部存储单元，例如该服务器1的硬盘或内存。在另一些实施例中，所述存储器11也可以是所述服务器1的外部存储设备，例如该服务器1上配备的插接式硬盘，智能存储卡（SmartMedia Card, SMC），安全数字（Secure Digital, SD）卡，闪存卡（Flash Card）等。当然，所述存储器11还可以既包括所述服务器1的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中，所述存储器11通常用于存储安装于所述服务器1的操作系统和各类应用软件，例如人脸图像搜索系统200的程序代码等。此外，所述存储器11还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。

所述处理器12在一些实施例中可以是中央处理器（Central Processing Unit，CPU）、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器12通常用于控制所述服务器1的总体操作。本实施例中，所述处理器12用于运行所述存储器11中存储的程序代码或者处理数据，例如运行所述人脸图像搜索系统200等。

所述网络接口13可包括无线网络接口或有线网络接口，该网络接口13通常用于在所述服务器1与其他电子设备之间建立通信连接。

至此，己经详细介绍了本发明相关设备的硬件结构和功能。下面，将基于上述介绍提出本发明的各个实施例。

首先，本发明提出一种人脸图像搜索系统200。

参阅图2所示，是本发明人脸图像搜索系统200之第一实施例的程序模块示意图。

本实施例中，所述人脸图像搜索系统200包括一系列的存储于存储器11上的计算机程序指令，当该计算机程序指令被处理器12执行时，可以实现本发明各实施例的人脸图像搜索操作。在一些实施例中，基于该计算机程序指令各部分所实现的特定的操作，人脸图像搜索系统200可以被划分为一个或多个模块。例如，在图2中，所述人脸图像搜索系统200可以被分割成接收模块201、第一分析模块202、生成模块203、匹配模块204及输出模块205。其中：

所述接收模块201，适于接收用户上传的待搜索人脸照片。

在一较佳实施例中，当用户需要搜索失踪多年的人物对象时，由于时间因素，失踪人物的面部特征难免发生变化，用户需要将该失踪人物的任何年龄（例如：婴儿期、十年前、二十年前）的照片发送至人脸图像搜索系统，人脸图像搜索系统接收该用户上传的失踪人物的照片，以通过人脸图像搜索系统获得该失踪人物各个年龄阶段的面部特征图像。

在另一较佳实施例中，为了增加娱乐性，用户也可通过上传人物的近照，根据近照来获得该人物的多年前照片（童年照、青年照或中年照）。

所述第一分析模块202，适于根据所述待搜索人脸照片分析待搜索人脸的面部特征、种族、地域以及年龄信息。

在一较佳实施例中，利用图像分析技术对待搜索人脸照片进行面部特征分析，并将所述待搜索人脸照片按照种族、地域以及年龄属性对待搜索人脸照片分类，以获得待搜索人脸照片的种族、地域及年龄信息。

所述生成模块203，根据分析结果，将所述待搜索人脸照片中的人物，按照全球用户列表中保存的与所述种族以及地域信息对应的面部特征变化规律生成各个年龄阶段的人脸图像。

具体地，若分析出待搜索人脸照片中人物为黄种、东北地区21岁，则人脸图像搜索系统根据分析结果，将待搜索人脸照片按照全球用户列表中保存的黄种、东北地区对应的面部特征变化规律生成婴儿期、儿童早期、学前期、学龄期、青年期、成年期及老年期等各个年龄阶段的人脸图像。

所述匹配模块204，适于将生成的所述人脸图像与互联网数据中心的用户人脸图像进行匹配。

具体地，当人脸图像搜索系统根据分析出的种族、地域以及年龄信息生成预设年龄的人脸图像后，继续从生成的人脸图像提取人脸特征，并将提取的人脸特征在互联网数据中心的用户人脸图像进行匹配，以找到与生成的人脸图像匹配的用户人脸图像。

需要说明的是，通过生成各个年龄阶段的人脸图像，极大的增加了人脸图像搜索系统搜索到待搜索人脸的概率。例如，当照片中的人物年龄为5岁时，而互联网数据中心只保存有该人物20岁时的照片，人脸图像搜索系统生成该人物各个年龄段的人脸图像，当将生成的人脸图像与互联网数据中心的用户人脸图像进行匹配时，互联网数据中心上该人物20岁时的照片与生成的20岁的人脸图像匹配成功，而与其他年龄段的人脸图像匹配失败。

所述输出模块205，适于当所述人脸图像与所述互联网数据中心的用户人脸图像匹配成功时，输出所述用户人脸图像为目标人脸图像。

具体地，若所述生成模块203生成的人脸图像与互联网数据中心的用户人脸图像的匹配度超过一预设值，则生成的人脸图像与所述用户人脸图像匹配成功，也即所述用户人脸图像为搜索的用户人脸图像，所述输出模块205将所述用户人脸图像作为目标人脸图像输出。所述互联网数据中心通过获取各个平台（例如：微信、facebook等）的用户人脸图像，以增加用户人脸图像的数量，进而提高生成的人脸图像与互联网数据中心的用户人脸图像的匹配率。

通过本发明实施例，能够精准的得到用户各个年龄阶段的人脸图像，并通过将接收到的用户头像与用户各个年龄阶段的人脸图像进行匹配，根据匹配结果快速寻找到该用户。

参阅图3所示，是本发明人脸图像搜索系统200之第二实施例的程序模块示意图。

在本实施例中，所述人脸图像搜索系统200除了包括第一实施例中的接收模块201、第一分析模块202、生成模块203、匹配模块204以及输出模块205之外，还包括采集模块206、统计模块207、第二分析模块208以及保存模块209。

所述采集模块206，适于采集各种族各地域居民的成长照片样本。

所述统计模块207，适于统计所述各种族各地域居民在各个年龄阶段的面部特征。

在一较佳实施例中，所述服务器接收用户上传的待搜索人脸照片之前，所述采集模块206采集各种族各地域居民的成长照片样本，统计模块207根据所述采集模块206采集到的所述成长照片样本统计所述各种族各地域居民在各个年龄阶段的面部特征，其中，所述各种族各地域居民的成长照片样本包括：居民的面部特征、种族、地域、年龄等信息。具体地，由于种族、地域的差异，不同种族不同地域居民的面部特征根据年龄阶段的不同以不同的变化规律变化。例如：亚洲人皮肤呈浅黄色，头发黑而直，胡须与汗毛稀少，脸形扁平，颧骨较高，眼皮有波浪状的蒙古褶。欧洲人肤色浅，鼻梁高窄，头发直硬或波浪形、呈金黄色或褐黑色，嘴唇薄，胡须和腮毛特别发达。人脸图像搜索系统定时采集全球各种族各地域居民的照片样本，并根据采集到的照片样本统计各种族各地域居民在各个年龄阶段的面部特征。例如：亚洲居民、非洲居民、美洲居民的面部特征均有不同。

所述第二分析模块208，适于根据统计结果，分析所述各种族各地域居民在不同年龄阶段的面部特征变化规律。

所述保存模块209，适于保存所述面部特征变化规律于所述全球用户列表中。

在一较佳实施例中，所述第二分析模块208根据所述统计模块207的统计结果，分析各种族各地域居民在不同年龄阶段的面部特征变化规律，所述保存模块209将所述第二分析模块208的分析结果保存于全球居民列表中。

参阅图4所示，是本发明人脸图像搜索系统200之第三实施例的程序模块示意图。

在本实施例中，所述人脸图像搜索系统200除了包括第二实施例中的接收模块201、第一分析模块202、生成模块203、匹配模块204、输出模块205、采集模块206、统计模块207、第二分析模块208以及保存模块209之外，还包括训练模块210以及获取模块211。

所述训练模块210，适于根据采集到的所述各种族各地域居民的成长照片样本，将所述成长照片样本划分为白人训练样本、黑人训练样本和黄种人训练样本，并分别对所述白人训练样本、黑人训练样本和黄种人训练样本的面部特征进行训练，得到对应于种族的三种种族种族分类器。

所述获取模块211，适于根据所述三种种族分类器，对所述待搜索人脸照片进行种族分类，并根据分类结果获取所述待搜索人脸的种族属性。

在一较佳实施例中，所述训练模块210根据采集模块206采集到的各种族各地域居民的成长照片样本，根据所述各种族各地域居民的肤色特征训练不同的种族分类器，所述待搜索人脸照片经过所述种族分类器时确定所述人脸的种族，所述获取模块211根据确定结果获取所述待搜索人脸的种族属性。所述种族属性至少包括：白种人、黑人以及黄种人。

所述训练模块210，还适于对所述白人训练样本、黑人训练样本和黄种人训练样本按照地域再次进行划分，得到每个种族下的地域样本，并分别对所述每个种族下的地域样本的面部特征进行训练，得到对应于所述每个种族的地域分类器。

所述获取模块211，还适于根据所述地域分类器，对所述待搜索人脸照片进行地域分类，以获取所述待搜索人脸的地域属性。

在一较佳实施例中，所述训练模块210对划分出的白人训练样本、黑人训练样本和黄种人训练样本按照地域继续进行划分，得到每个种族下的地域样本，并进行训练以得到地域分类器。所述获取模块211根据所述地域分类器，对所述待搜索人脸照片进行地域分类，以得到所述待搜索人脸的地域属性。

所述训练模块210，还适于分别对所述每个种族下的地域样本按照年龄段再次进行划分，得到各个年龄阶段的训练样本，并分别对所述各个年龄阶段的训练样本的面部特征进行训练，得到对应于所述每个种族每个地域的年龄分类器。

所述获取模块211，还适于根据年龄分类器，对所述待搜索人脸照片进行年龄分类，以获取所述待搜索人脸的年龄属性。

在一较佳实施例中，所述训练模块210分别对所述每个种族下的地域样本按照年龄段再次进行划分，得到各个年龄阶段的训练样本，并进行训练以得到年龄分类器，例如：0~1岁分类器、2~4岁分类器等。所述获取模块211根据所述年龄分类器，对所述待搜索人脸照片进行年龄分类，以得到所述待搜索人脸的年龄属性。例如：0~1岁、2~4岁、5~8岁、20~30岁等。

此外，本发明还提出一种人脸图像搜索方法。

参阅图5所示，是本发明人脸图像搜索方法之第一实施例的流程示意图。所述人脸图像搜索方法应用于服务器1中。在本实施例中，根据不同的需求，图5所示的流程图中的步骤的执行顺序可以改变，某些步骤可以省略。

步骤S500，接收用户上传的待搜索人脸照片。

在一较佳实施例中，当用户需要搜索失踪多年的人物对象时，由于时间因素，失踪人物的面部特征难免发生变化，用户需要将该失踪人物的任何年龄（例如：婴儿期、十年前、二十年前）的照片发送至人脸图像搜索系统，人脸图像搜索系统接收该用户上传的失踪人物的照片，以通过人脸图像搜索系统获得该失踪人物各个年龄阶段的面部特征图像。

在另一较佳实施例中，为了增加娱乐性，用户也可通过上传人物的近照，根据近照来获得该人物的多年前照片（童年照、青年照或中年照）。

步骤S502，根据所述待搜索人脸照片分析待搜索人脸的面部特征、种族、地域以及年龄信息。

在一较佳实施例中，利用图像分析技术对待搜索人脸照片进行面部特征分析，并将所述待搜索人脸照片按照种族、地域以及年龄属性对待搜索人脸照片分类，以获得待搜索人脸照片的种族、地域及年龄信息。

步骤S504，根据分析结果，将所述待搜索人脸照片中的人物，按照全球用户列表中保存的与所述种族以及地域信息对应的面部特征变化规律生成各个年龄阶段的人脸图像。

具体地，若分析出待搜索人脸照片中人物为黄种、东北地区21岁，则人脸图像搜索系统根据分析结果，将待搜索人脸照片按照全球用户列表中保存的黄种、东北地区对应的面部特征变化规律生成婴儿期、儿童早期、学前期、学龄期、青年期、成年期及老年期等各个年龄阶段的人脸图像。

步骤S506，将生成的所述人脸图像与互联网数据中心的用户人脸图像进行匹配。

具体地，当人脸图像搜索系统根据分析出的种族、地域以及年龄信息生成预设年龄的人脸图像后，继续从生成的人脸图像提取人脸特征，并将提取的人脸特征在互联网数据中心的用户人脸图像进行匹配，以找到与生成的人脸图像匹配的用户人脸图像。

需要说明的是，通过生成各个年龄阶段的人脸图像，极大的增加了人脸图像搜索系统搜索到待搜索人脸的概率。例如，当照片中的人物年龄为5岁时，而互联网数据中心只保存有该人物20岁时的照片，人脸图像搜索系统生成该人物各个年龄段的人脸图像，当将生成的人脸图像与互联网数据中心的用户人脸图像进行匹配时，互联网数据中心上该人物20岁时的照片与生成的20岁的人脸图像匹配成功，而与其他年龄段的人脸图像匹配失败。

步骤S508，当所述人脸图像与所述互联网数据中心的用户人脸图像匹配成功时，输出所述用户人脸图像为目标人脸图像。

具体地，若所述服务器1生成的人脸图像与互联网数据中心的用户人脸图像的匹配度超过一预设值，则生成的人脸图像与所述用户人脸图像匹配成功，也即所述用户人脸图像为搜索的用户人脸图像，并将所述用户人脸图像作为目标人脸图像输出。所述互联网数据中心通过获取各个平台（例如：微信、facebook等）的用户人脸图像，以增加用户人脸图像的数量，进而提高生成的人脸图像与互联网数据中心的用户人脸图像的匹配率。

通过以上人脸图像搜索方法能够更加精准的得到用户各个年龄阶段的人脸图像，并通过将接收到的用户头像与用户各个年龄阶段的人脸图像进行匹配，根据匹配结果快速寻找到该用户。

参阅图6所示，是本发明人脸图像搜索方法之第二实施例的流程示意图。所述人脸图像搜索方法应用于服务器1中。在本实施例中，所述人脸图像搜索方法的步骤除了包括第一实施例的步骤S500~S508之外，所述服务器1在接收用户上传的待搜索人脸照片步骤之前，还包括步骤S600~S606。

步骤S600，采集各种族各地域居民的成长照片样本。

步骤S602，统计所述各种族各地域居民在各个年龄阶段的面部特征。

在一较佳实施例中，所述服务器接收用户上传的待搜索人脸照片之前，采集各种族各地域居民的成长照片样本，并据采集到的所述成长照片样本统计所述各种族各地域居民在各个年龄阶段的面部特征，其中，所述各种族各地域居民的成长照片样本包括：居民的面部特征、种族、地域、年龄等信息。具体地，由于种族、地域的差异，不同种族不同地域居民的面部特征根据年龄阶段的不同以不同的变化规律变化。例如：亚洲人皮肤呈浅黄色，头发黑而直，胡须与汗毛稀少，脸形扁平，颧骨较高，眼皮有波浪状的蒙古褶。欧洲人肤色浅，鼻梁高窄，头发直硬或波浪形、呈金黄色或褐黑色，嘴唇薄，胡须和腮毛特别发达。人脸图像搜索系统定时采集全球各种族各地域居民的照片样本，并根据采集到的照片样本统计各种族各地域居民在各个年龄阶段的面部特征。例如：亚洲居民、非洲居民、美洲居民的面部特征均有不同。

步骤S604，根据统计结果，分析所述各种族各地域居民在不同年龄阶段的面部特征变化规律。

步骤S606，保存所述面部特征变化规律于所述全球用户列表中。

在一较佳实施例中，所述服务器1根据统计结果，分析各种族各地域居民在不同年龄阶段的面部特征变化规律，并将所述第二分析模块208的分析结果保存于全球居民列表中。

参阅图7所示，是本发明人脸图像搜索方法之第三实施例的流程示意图。所述人脸图像搜索方法应用于服务器1中，所述服务器1中保存有地域分类器以及年龄分类器。在本实施例中，所述人脸图像搜索方法的步骤除了包括第二实施例的步骤S500~S508以及S600~S606之外，所述根据所述待搜索人脸照片分析待搜索人脸的种族、地域以及年龄信息的步骤还包括步骤S700~S710。

步骤S700，根据采集到的所述各种族各地域居民的成长照片样本，将所述成长照片样本划分为白人训练样本、黑人训练样本和黄种人训练样本，并分别对所述白人训练样本、黑人训练样本和黄种人训练样本的面部特征进行训练，得到对应于种族的三种种族分类器。

步骤S702，根据所述三种种族分类器，对所述待搜索人脸照片进行种族分类，并根据分类结果获取所述待搜索人脸的种族属性。

在一较佳实施例中，所述服务器1根据采集到的各种族各地域居民的成长照片样本，根据所述各种族各地域居民的肤色特征训练不同的种族分类器，所述待搜索人脸照片经过所述种族分类器时确定所述人脸的种族，并根据确定结果获取所述待搜索人脸的种族属性。所述种族属性至少包括：白种人、黑人以及黄种人。

步骤S704，对所述白人训练样本、黑人训练样本和黄种人训练样本按照地域再次进行划分，得到每个种族下的地域样本，并分别对所述每个种族下的地域样本的面部特征进行训练，得到对应于所述每个种族的地域分类器。

步骤S706，根据所述地域分类器，对所述待搜索人脸照片进行地域分类，以获取所述待搜索人脸的地域属性。

在一较佳实施例中，所述服务器1对划分出的白人训练样本、黑人训练样本和黄种人训练样本按照地域继续进行划分，得到每个种族下的地域样本，并进行训练以得到地域分类器然后，根据所述地域分类器，对所述待搜索人脸照片进行地域分类，以得到所述待搜索人脸的地域属性。

步骤S708，对所述每个种族下的地域样本按照年龄段再次进行划分，得到各个年龄阶段的训练样本，并分别对所述各个年龄阶段的训练样本的面部特征进行训练，得到对应于所述每个种族每个地域的年龄分类器。

步骤S710，根据所述年龄分类器，对所述待搜索人脸照片进行年龄分类，以获取所述待搜索人脸的年龄属性。

在一较佳实施例中，所述服务器1分别对所述每个种族下的地域样本按照年龄段再次进行划分，得到各个年龄阶段的训练样本，并进行训练以得到年龄分类器，例如：0~1岁分类器、2~4岁分类器等。然后，根据所述年龄分类器，对所述待搜索人脸照片进行年龄分类，以得到所述待搜索人脸的年龄属性。例如：0~1岁、2~4岁、5~8岁、20~30岁等。

需要说明的是，步骤S700、S704以及S708可以并列执行，也可按顺序执行，在此不作限定。

本发明实施例还提供一种计算机设备，如可以执行程序的智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、机架式服务器、刀片式服务器、塔式服务器或机柜式服务器（包括独立的服务器，或者多个服务器所组成的服务器集群）等。本实施例的计算机设备至少包括但不限于：可通过系统总线相互通信连接的存储器、处理器等。

本实施例还提供一种计算机可读存储介质，如闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器（例如，SD或DX存储器等）、随机访问存储器（RAM）、静态随机访问存储器（SRAM）、只读存储器（ROM）、电可擦除可编程只读存储器（EEPROM）、可编程只读存储器（PROM）、磁性存储器、磁盘、光盘、服务器、App应用商城等等，其上存储有计算机程序，程序被处理器执行时实现相应功能。本实施例的计算机可读存储介质用于存储人脸图像搜索系统200，被处理器执行时实现本发明的人脸图像搜索方法。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质（如ROM/RAM、磁碟、光盘）中，包括若干指令用以使得一台终端设备（可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (9)

1.一种人脸图像搜索方法，应用于服务器中，其特征在于，所述方法包括步骤：

接收用户上传的待搜索人脸照片；

根据所述待搜索人脸照片分析待搜索人脸的面部特征、种族、地域以及年龄信息；

根据分析结果，将所述待搜索人脸照片中的人物，按照全球用户列表中保存的与所述种族以及地域信息对应的面部特征变化规律生成各个年龄阶段的人脸图像；

将生成的所述人脸图像与互联网数据中心的用户人脸图像进行匹配；及

当所述人脸图像与所述互联网数据中心的用户人脸图像匹配成功时，输出所述用户人脸图像为目标人脸图像；

其中，各个年龄阶段包括婴儿期、儿童早期、学前期、学龄期、青年期、成年期及老年期；

其中，所述服务器保存有地域分类器，还包括：

根据所述地域分类器，对所述待搜索人脸照片进行地域分类，以获取所述待搜索人脸的地域属性。

2.如权利要求1所述的人脸图像搜索方法，其特征在于，所述接收用户上传的待搜索人脸照片步骤之前，还包括：

采集各种族各地域居民的成长照片样本；

统计所述各种族各地域居民在各个年龄阶段的面部特征；

根据统计结果，分析所述各种族各地域居民在不同年龄阶段的面部特征变化规律；及

保存所述面部特征变化规律于所述全球用户列表中。

3.如权利要求2所述的人脸图像搜索方法，其特征在于，所述根据所述待搜索人脸照片分析待搜索人脸的种族、地域以及年龄信息步骤，还包括：

根据采集到的所述各种族各地域居民的成长照片样本，将所述成长照片样本划分为白人训练样本、黑人训练样本和黄种人训练样本；

分别对所述白人训练样本、黑人训练样本和黄种人训练样本的面部特征进行训练，得到对应于种族的三种种族分类器；及

根据所述三种种族分类器，对所述待搜索人脸照片进行种族分类，并根据分类结果获取所述待搜索人脸的种族属性。

4.如权利要求2所述的人脸图像搜索方法，其特征在于，所述服务器保存有年龄分类器，所述采集各种族各地域的居民成长照片样本步骤之后，还包括：

根据所述年龄分类器，对所述待搜索人脸照片进行年龄分类，以获取所述待搜索人脸的年龄属性。

5.如权利要求3所述的人脸图像搜索方法，其特征在于，所述方法还包括步骤：

分别对所述白人训练样本、黑人训练样本和黄种人训练样本按照地域再次进行划分，得到每个种族下的地域样本；及

分别对所述每个种族下的地域样本的面部特征进行训练，得到对应于所述每个种族的地域分类器。

6.如权利要求4所述的人脸图像搜索方法，其特征在于，所述方法还包括步骤：

分别对所述每个种族下的地域样本按照年龄段再次进行划分，得到各个年龄阶段的训练样本；及

分别对所述各个年龄阶段的训练样本的面部特征进行训练，得到对应于所述每个种族每个地域的年龄分类器。

7.一种服务器，其特征在于，所述服务器中保存有地域分类器，其包括：

接收模块，适于接收用户上传的待搜索人脸照片；

第一分析模块，适于根据所述待搜索人脸照片分析待搜索人脸的面部特征、种族、地域以及年龄信息；

生成模块，适于根据分析结果，将所述待搜索人脸照片中的人物，按照全球用户列表中保存的与所述种族以及地域信息对应的面部特征变化规律生成各个年龄阶段的人脸图像；其中，各个年龄阶段包括婴儿期、儿童早期、学前期、学龄期、青年期、成年期及老年期；

匹配模块，适于将生成的所述人脸图像与互联网数据中心的用户人脸图像进行匹配；及

输出模块，适于当所述人脸图像与所述互联网数据中心的用户人脸图像匹配成功时，输出所述用户人脸图像为目标人脸图像；

获取模块，适于根据所述地域分类器，对所述待搜索人脸照片进行地域分类，以获取所述待搜索人脸的地域属性。

8.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6任一项所述的人脸图像搜索方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6中任一项所述的人脸图像搜索方法的步骤。