CN110741387B - 人脸识别方法、装置、存储介质及电子设备 - Google Patents

Abstract

一种人脸识别方法、装置、存储介质以及电子设备，所述方法包括：获取待测人脸数据(S101)；根据待测人脸数据，生成与待测人脸数据相关的第一衍生人脸数据集(S102)；将第一衍生人脸数据集中的衍生人脸数据分别进行年龄判别，生成与所述第一衍生人脸数据集对应的年龄分布区间(S103)；判断年龄分布区间是否与第一参考年龄区间匹配(S104)；若是，则根据年龄分布区间，获得待测人脸数据对应的年龄数据(S105)。所述方法可提高人脸年龄识别的准确率。

Description

人脸识别方法、装置、存储介质及电子设备

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及人脸识别方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

随着电子设备的快速发展，其已经成为人们日常生活不可或缺的一部分。特别是应用在移动终端中各式各样的应用程序，不同的功能提供给使用者多元的使用体验，人们也越来越离不开各种应用程序所带来的娱乐与便捷。

如今的电子设备获取照片或图像信息非常便捷，人们在使用电子设备的过程中会接触到大量的照片或其他图像信息。有时候，人们在查看照片或其他图像信息时，可能会对照片里的一些人的年龄感兴趣。常规的场景中，人们会根据图像中的目标人物的样貌进行大致的思考，并凭借自己的经验来判断这些人的年龄。可是，仅仅凭借经验显然不容易判断出图像中目标人物的实际年龄。

对发明的公开

技术问题

本发明实施例提供一种人脸识别方法、装置、存储介质及电子设备，可以提高人脸识别的效率及准确率。

问题的解决方案

技术解决方案

第一方面，本发明实施例提供了以下技术方案：一种人脸识别方法，包括以下步骤：

获取待测人脸数据；

根据所述待测人脸数据，生成与所述待测人脸数据相关的第一衍生人脸数据集，其中，所述第一衍生人脸数据集包括多个不同的衍生人脸数据；

将所述第一衍生人脸数据集中的衍生人脸数据分别进行年龄判别，生成与所述第一衍生人脸数据集对应的年龄分布区间；

判断所述年龄分布区间是否与第一参考年龄区间匹配；

若是，则根据所述年龄分布区间，获得所述待测人脸数据对应的年龄数据。

第二方面，本发明实施例还提供了以下技术方案：

一种人脸识别装置，其中，所述人脸识别装置包括：

第一获取单元，用于获取待测人脸数据；

第一生成单元，用于根据所述待测人脸数据，生成与所述待测人脸数据相关的第一衍生人脸数据集，其中，所述第一衍生人脸数据集包括多个不同的衍生人脸数据；

第一判别单元，用于将所述第一衍生人脸数据集中的衍生人脸数据分别进行年龄判别，生成与所述第一衍生人脸数据集对应的年龄分布区间；

第一判断单元，用于判断所述年龄分布区间是否与第一参考年龄区间匹配；以及

第二获取单元，用于若是，则根据所述年龄分布区间，获得所述待测人脸数据对应的年龄数据。

第三方面，本发明实施例还提供了以下技术方案：

一种存储介质，其中，所述存储介质中存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载以执行如上所述的人脸识别方法。

第四方面，本发明实施例还提供了以下技术方案：

一种电子设备，其中，包括处理器、存储器，所述处理器与所述存储器电性连接，所述存储器用于存储指令和数据，所述处理器用于执行如权上所述的人脸识别方法。

发明的有益效果

有益效果

本发明实施例提供一种人脸识别方法、装置、存储介质及电子设备，可以提高人脸识别的效率及准确率。

对附图的简要说明

附图说明

图1是本发明实施例提供的人脸识别方法的实现流程示意图。

图2是本发明实施例提供的人脸识别方法的另一实现流程图。

图3是本发明实施例提供的对衍生人脸数据年龄判别的实现框图。

图4是本发明实施例提供的训练人脸数据生成模型的实现流程示意图。

图5是本发明实施例提供的获得年龄判别模型的实现流程示意图。

图6为本发明实施例提供的人脸识别装置的结构示意图。

图7为本发明实施例提供的人脸识别装置的另一结构示意图。

图8为本发明实施例提供的人脸识别装置的又一结构示意图。

图9为本发明实施例提供的第一判别单元的结构示意图。

图10为本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。

图11为本发明实施例提供的电子设备的另一结构示意图。

实施该发明的最佳实施例

本发明的最佳实施方式

请参照图式，其中相同的组件符号代表相同的组件，本发明的原理是以实施在一适当的运算环境中来举例说明。以下的说明是基于所例示的本发明具体实施例，其不应被视为限制本发明未在此详述的其它具体实施例。

在以下的说明中，本发明的具体实施例将参考由一部或多部计算机所执行的步骤及符号来说明，除非另有述明。因此，这些步骤及操作将有数次提到由计算机执行，本文所指的计算机执行包括了由代表了以一结构化型式中的数据的电子信号的计算机处理单元的操作。此操作转换该数据或将其维持在该计算机的内存系统中的位置处，其可重新配置或另外以本领域测试人员所熟知的方式来改变该计算机的运作。该数据所维持的数据结构为该内存的实体位置，其具有由该数据格式所定义的特定特性。但是，本发明原理以上述文字来说明，其并不代表为一种限制，本领域测试人员将可了解到以下所述的多种步骤及操作亦可实施在硬件当中。

本文所使用的术语“模块”可为在该运算系统上执行的软件对象。本文所述的不同组件、模块、引擎及服务可为在该运算系统上的实施对象。而本文所述的装置及方法可以以软件的方式进行实施，当然也可在硬件上进行实施，均在本发明保护范围之内。

本发明中的术语“第一”、“第二”和“第三”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或模块的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或模块，而是某些实施例还包括没有列出的步骤或模块，或某些实施例还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或模块。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

本发明实施例提供一种人脸识别方法，其中，包括以下步骤：

获取待测人脸数据；

根据所述待测人脸数据，生成与所述待测人脸数据相关的第一衍生人脸数据集，其中，所述第一衍生人脸数据集包括多个不同的衍生人脸数据；

将所述第一衍生人脸数据集中的衍生人脸数据分别进行年龄判别，生成与所述第一衍生人脸数据集对应的年龄分布区间；

判断所述年龄分布区间是否与第一参考年龄区间匹配；

若是，则根据所述年龄分布区间，获得所述待测人脸数据对应的年龄数据。

在一些实施例中，所述根据所述待测人脸数据，生成与所述待测人脸数据相关的第一衍生人脸数据集，包括：

根据所述待测人脸数据，通过预设的人脸数据生成模型生成与所述待测人脸数据相关的第一衍生人脸数据集。

在一些实施例中，在所述将所述测人脸数据生成与所述待测人脸数据相关的第一衍生人脸数据集之前，还包括：

获取参考人脸数据；

根据所述参考人脸数据，生成与所述参考人脸数据相关的第二衍生人脸数据集，其中，所述第二衍生人脸数据集包括多个不同的衍生人脸数据；

将所述第二衍生人脸数据集中的衍生人脸数据分别进行年龄判别，生成与所述第二衍生人脸数据集对应的年龄分布区间；

判断所述第二衍生人脸数据集对应的年龄分布区间是否与第二参考年龄区间匹配；

若否，更新所述人脸数据生成模型对应的模型参数，直至所述第二衍生人脸数据集对应的年龄分布区间，经所述年龄判别后均与所述第二参考年龄区间匹配。

在一些实施例中，所述将所述第一衍生人脸数据集中的衍生人脸数据分别进行年龄判别，生成与所述第一衍生人脸数据集对应的年龄分布区间，包括：

将所述多个衍生人脸数据通过预设的年龄判别模型分别进行年龄判别，生成与所述第一衍生人脸数据集对应的年龄分布区间；

其中，所述年龄判别模型用于根据从所述衍生人脸数据提取的特征数据，判别出与所述特征数据对应的年龄数据。

在一些实施例中，所述年龄判别模型包括多个特征数据判别模型，

其中，一所述特征数据判别模型用于判别一预设种类的特征数据，并根据所述特征数据获得与所述预设种类的特征数据对应的年龄数据。

在一些实施例中，在所述将所述第一衍生人脸数据集中的衍生人脸数据通过预设的年龄判别模型分别进行年龄判别，生成与所述第一衍生人脸数据集对应的年龄分布区间之前，还包括：

获取参考人脸数据，其中，所述参考人脸数据包括年龄数据；

根据所述参考人脸数据，提取与所述参考人脸数据对应的特征数据；

将所述特征数据和与所述特征数据对应的年龄数据进行关联，生成所述年龄判别模型。

在一些实施例中，所述特征数据利用深度学习和卷积神经网络从人脸数据中获取。

在一些实施例中，所述年龄判别模型由多个特征数据判别模型按预设的权重系数进行关联集合而成。

在一些实施例中，所述判断所述年龄分布区间是否与第一参考年龄区间匹配，包括：

判断每一所述衍生人脸数据经年龄判别后获得的年龄分布区间，与第一参考年龄区间之间的相关度是否高于预设阈值；

所述若是，则根据所述年龄分布区间，获得所述待测人脸数据对应的年龄数据，包括：

若所述相关度高于预设阈值，则根据所述年龄分布区间，获取所述待测人脸数据对应的年龄数据。

在一些实施例中，所述根据所述待测人脸数据，生成与所述待测人脸数据相关的第一衍生人脸数据集，包括：

将所述待测人脸数据按预设的不同年龄段进行人脸老化处理和人脸幼化处理，生成与所述待测人脸数据相关的多个代表不同年龄的衍生人脸数据；

将所述多个衍生人脸数据按与之对应的年龄的大小进行连续分布处理，形成所述第一衍生人脸数据集。

在一些实施例中，所述若是，则根据所述年龄分布区间，获得所述待测人脸数据对应的年龄数据，包括：

根据所述年龄分布区间，获取所述年龄分布区间的年龄中值数据；

将所述年龄中值数据作为所述待测人脸数据对应的年龄数据。

下面将结合附图和实施例来对本发明内容作进一步说明。

请参阅图1，所示为本发明实施例提供的人脸识别方法的实现流程，为了便于说明，附图仅示出了与本发明相关的内容。

所述人脸识别方法，应用于可用于执行数据处理的电子设备中，具体包括如下步骤：

在步骤S101中，获取待测人脸数据。

在一些实施例中，人脸数据可以是与之关联的数据集、图像等形式存在。而对于待测人脸数据的获取，可通过将待测人脸数据人工输入、人工选取等方式在电子设备中进行确认，也可以通过预设的程序选取、提取等方式获取待测人脸数据。

例如，在某一手机app上，通过选取手机图像集中的携带人脸的图像，以使图像被确认为待测人脸数据。又或者，在某一带多个人脸的图像中，通过人脸检测算法，确定每一人脸的位置，再基于人脸位置提取人脸数据。上述内容仅供说明用途，不作为本发明获取待测人脸数据方式的限定，实际应用时可通过多种方法对待测人脸数据进行获取。

在接下来的实施例中，为了便于说明，人脸数据将以图像的形式进行举例。

在步骤S102中，根据所述待测人脸数据，生成与所述待测人脸数据相关的第一衍生人脸数据集，其中，所述第一衍生人脸数据集包括多个不同的衍生人脸数据。

在一些实施例中，第一衍生人脸数据集基于待测人脸数据进行生成，其包括多个不同的与所述待测人脸数据对应的衍生人脸数据。在生成的过程中，第一衍生人脸数据集可以是利用待测人脸数据通过预设的生成器生成，其中，生成器可基于人脸的特征数据生成人脸数据。可以理解的，若以基于生成器生成的衍生人脸数据，其生成的人脸特征会与待测人脸数据一致，或者相近似，或者按预期方式进行特征改变。具体实现方式请参见下文实施例。假设第一衍生人脸数据采用基于特征数据的生成方法，首先系统会提取待测人脸数据中有关轮廓、五官、皮肤、表情、发型等特征数据，然后根据从人脸数据库中总结的一些人脸特征关联规律，例如不同年龄或不同地区的人脸之间的关联规律，生成与上述特征数据对应的衍生人脸数据。

以基于特征数据中五官的生成过程为例：系统从待测人脸数据中提取到其具有关于五官的特征数据为“五官A”，在生成第一衍生人脸数据集的过程中，将该特征数据“五官A”基于不同年龄之间的特征相关规律，按某特定年龄数值变化——假设为老化2岁，生成关于五官的特征数据为“五官A1”，并将该“五官A1”的特征添加入所生成的衍生人脸数据当中。可以理解的，若生成模型，即生成器可信，则当新生成的衍生人脸数据经基于该特征数据进行年龄判断后得出的结果，也应该与原待测人脸数据所得出的结果相差2岁左右。

上述例子仅以“五官A”作为说明，其他特征数据类型，至少还包括轮廓、皮肤、表情、发型等，其生成原理与五官相近，可参照上述例子来生成该衍生人脸数据中的上述特征数据，并将上述特征数据类型通过一些规则进行综合，实现对整个衍生人脸数据的生成。

可以理解的，所生成的第一衍生人脸数据集当中的衍生人脸数据的数量以及分布，可以根据实际需求进行设定。例如：将衍生人脸数据的数量设置为10个，其中，衍生人脸数据会基于特征数据中的不同年龄的人脸特征关联规律，并以每一相邻两个衍生人脸数据之间均会按老化或幼化0.5岁的基准进行生成，例如，分别获得老化0.5岁、1岁、1.5岁、2岁、2.5岁的5个衍生人脸数据，以及分别幼化0.5岁、1岁、1.5岁、2岁、2.5岁的5个衍生人脸数据，老化与幼化的衍生人脸数据数量相当，则最终会产生数量为10个、年龄分布区间为在待测人脸数据的年龄±2.5岁范围的第一衍生人脸数据集。

在步骤S103中，将所述第一衍生人脸数据集中的衍生人脸数据分别进行年龄判别，生成与所述第一衍生人脸数据集对应的年龄分布区间。

在一些实施例中，第一衍生人脸数据集中的多个衍生人脸数据，会通过预设的算法进行年龄判别，例如，第一衍生人脸数据集中有10个衍生人脸数据，则在年龄判别的过程中，会对者10个衍生人脸数据分别进行年龄判别，获得10个年龄数据。

接下来，将这10个年龄数据形成年龄分布区间。例如，当一衍生人脸数据获得在这第一衍生人脸数据集中最大的年龄数据结果，为30岁，而另一衍生数据获得在这第一衍生人脸数据集中最小的年龄数据结果，为25岁，则基于上述两端点的年龄数据结果，可以知道该第一衍生人脸数据集对应的年龄分布区间为25-30岁。

可以理解的，衍生人脸数据的数量以及区间的划分方式，可以根据实际应用情景进行调整。同时，该步骤可以有效拓展了与待测人脸数据相关的用于检测的衍生人脸数据，并基于上述生成的衍生人脸数据来提高人脸年龄识别的容错率，从而提高判别的准确度。

在步骤S104中，判断所述年龄分布区间是否与第一参考年龄区间匹配。

在一些实施例中，参考年龄区间，可以是通过将待测人脸数据在基于预设的人脸数据库获得的生成器进行年龄判别后得到的年龄分布区间。该人脸数据库可以是AFAD数据库、AFLW数据库或者是其他一些商用人脸数据库，以提供足够的参考人脸数据，使得参考信息的可置信度足够高。

在匹配过程中，将与第一衍生人脸数据集经年龄判别后所生成的年龄分布区间与上述第一参考年龄区间进行匹配，可以采用获取两个区间的中值、平均值、区间端点等数据进行比对，获得差值，并判断差值是否小于预设阈值，若是，则两者匹配，若否，则两者不匹配。当然，具体的判断条件可根据具体需要而定，本发明实施例对此不作限定。

例如，假设第一衍生人脸数据集经年龄判别后所生成的年龄分布区间为25-29，而通过待测人脸基于人脸数据库获得的第一参考年龄区间为27-31，为了判断他们两者的匹配程度，可采用生成的年龄分布区间的中值以及第一参考年龄区间的中值进行差值计算。基于上述方法，第一衍生人脸数据集对应的年龄分布区间的中值为(25+29)/2＝27，而第一参考年龄区间的中值为(27+31)/2＝29。设允许的差值为±3，则29-27＜3，可以认为第一衍生人脸数据集对应的年龄分布区间与基于人脸数据库获得的第一参考年龄区间匹配，然后，从年龄分布区间选取其中值作为与待测人脸数据对应的年龄数据。若设允许的差值为±1，可以认为第一衍生人脸数据集对应的年龄分布区间与基于人脸数据库获得的第一参考年龄区间不匹配，此时，调整所述年龄分布区间的区间位置，以使所述年龄分布区间最终与第一参考年龄区间匹配。在一些实施例中，可以调整该年龄分布区间的数值，例如增减一定范围的值，并再次进行匹配，当满足匹配条件时即输出年龄分布区间的中值。通过根据待测人脸数据生成第一衍生人脸数据集，并对第一衍生人脸数据集中的多个衍生人脸数据进行年龄判断，可以有效避免因拍摄过程中存在高光或弱光的情况下，所造成的年龄判断偏差较大的问题，提高人脸年龄识别的准确度。

在步骤S105中，若是，则根据所述年龄分布区间，获得所述待测人脸数据对应的年龄数据。

在一些实施例中，若年龄分布区间为基于特征数据中的不同年龄的人脸特征关联规律，并以每一相邻两个衍生人脸数据之间均会按老化或幼化一定年龄数值的方式进行生成，此时如果该年龄分布区间与第一参考年龄区间匹配，则可以取该生成的年龄分布区间的两个年龄端点(最大值与最小值)之间的中值或平均值作为待测人脸数据的年龄数据。当然，如果该年龄分布区间通过其他方式进行生成，年龄数据还可以在年龄分布区间的其他位置进行获取。

例如，假设第一衍生人脸数据集经年龄判别后所生成的年龄分布区间为25-29，并且，该第一衍生人脸数据集中的衍生人脸数据是待测人脸数据基于不同年龄的人脸特征关联规律，并均为待测人脸数据老化或幼化一定年龄后生成，例如，分别老化0.5岁、1岁、1.5岁、2岁、2.5岁的5个衍生人脸数据，以及分别幼化0.5岁、1岁、1.5岁、2岁、2.5岁的5个衍生人脸数据，老化与幼化的衍生人脸数据数量相当，共10个，可以理解的，待测人脸数据的年龄数据可以为年龄分布区间25-29之间的中值，即(25+29)/2＝27岁。这样，可以从该年龄分布区间中获得与待测人脸数据对应的较为准确的年龄数据。

基于上述内容，首先，获取待测人脸数据；然后，根据待测人脸数据，生成与所述待测人脸数据相关的第一衍生人脸数据集，其中，所述第一衍生人脸数据集包括多个不同的衍生人脸数据，以利用第一衍生人脸数据集拓展与待测人脸数据相关的人脸数据样本；接下来，将所述第一衍生人脸数据集中的衍生人脸数据分别进行年龄判别，生成与所述第一衍生人脸数据集对应的年龄分布区间，该年龄分布区间为基于第一衍生人脸数据进行年龄判别后获得，可以将某一点的数值拓宽到某一分布区间的数值，以提高年龄判别的容错率；进一步的，判断所述年龄分布区间是否与第一参考年龄区间匹配；最后，若匹配成功，则根据所述年龄分布区间，获得所述待测人脸数据对应的年龄数据。上述人脸识别方法，可以得出一个根据待测人脸数据获得的年龄分布区间，并利用该年分布区间进行年龄判别，可有效解决在判别人脸数据的年龄的过程中，因可能出现的图像角度不佳、过曝或过暗导致的识别准确率不高的问题，提高年龄判别过程中算法的容错率，以使人脸年龄识别算法可动态适配多种不同环境，大幅提高人脸年龄识别的准确度。

参见图2，图2为本发明实施例提供的人脸识别方法的另一实现流程，为了便于说明，仅示出了与本发明内容相关的部分。

在步骤S201中，获取待测人脸数据。

在一些实施例中，人脸数据可以是与之关联的数据集、图像等形式存在。而对于待测人脸数据的获取，可通过将待测人脸数据人工输入、人工选取等方式在电子设备中进行确认，也可以通过预设的程序选取、提取等方式获取待测人脸数据。

例如，在某一手机app上，通过选取手机图像集中的携带人脸的图像，以使图像被确认为待测人脸数据。又或者，在某一带多个人脸的图像中，通过人脸检测算法，确定每一人脸的位置，再基于人脸位置提取人脸数据。上述内容仅供说明用途，不作为本发明获取待测人脸数据方式的限定，实际应用时可通过多种方法对待测人脸数据进行获取。

在一些实施例中，待测人脸数据，会通过预设的人脸数据生成模型，即通过预设的生成器生成与所述待测人脸数据相关的第一衍生人脸数据集，其中，所述第一衍生人脸数据集包括多个不同的衍生人脸数据。

在步骤S202中，将所述待测人脸数据按预设的不同年龄段进行人脸老化处理和人脸幼化处理，生成与所述待测人脸数据相关的多个代表不同年龄的衍生人脸数据；

在步骤S203中，将所述多个衍生人脸数据按与之对应的年龄的大小进行连续分布处理，形成所述第一衍生人脸数据集；其中，所述第一衍生人脸数据集包括多个不同的衍生人脸数据。

假设第一衍生人脸数据采用基于特征数据的生成方法，首先系统会提取待测人脸数据中有关轮廓、五官、皮肤、表情、发型等特征数据，然后根据从人脸数据库中总结的一些人脸特征关联规律，例如不同年龄或不同地区的人脸之间的关联规律，生成与上述特征数据对应的衍生人脸数据。

以基于特征数据中五官的生成过程为例：系统从待测人脸数据中提取到其具有关于五官的特征数据为“五官A”，在生成第一衍生人脸数据集的过程中，将该特征数据“五官A”基于不同年龄之间的特征相关规律，按某特定年龄数值变化——假设为老化2岁，生成关于五官的特征数据为“五官A1”，并将该“五官A1”的特征添加入所生成的衍生人脸数据当中。可以理解的，若生成模型，即生成器可信，则当新生成的衍生人脸数据经基于该特征数据进行年龄判断后得出的结果，也应该与原待测人脸数据所得出的结果相差2岁左右。

上述例子仅以“五官A”作为说明，其他特征数据类型，至少还包括轮廓、皮肤、表情、发型等，其生成原理与五官相近，可参照上述例子来生成该衍生人脸数据中的上述特征数据，并将上述特征数据类型通过一些规则进行综合，实现对整个衍生人脸数据的生成。

可以理解的，所生成的第一衍生人脸数据集当中的衍生人脸数据的数量以及分布，可以根据实际需求进行设定。例如：将衍生人脸数据的数量设置为10个，其中，衍生人脸数据会基于特征数据中的不同年龄的人脸特征关联规律，并以每一相邻两个衍生人脸数据之间均会按老化或幼化0.5岁的基准进行生成，例如，分别获得老化0.5岁、1岁、1.5岁、2岁、2.5岁的5个衍生人脸数据，以及分别幼化0.5岁、1岁、1.5岁、2岁、2.5岁的5个衍生人脸数据，老化与幼化的衍生人脸数据数量相当，则最终会产生数量为10个、年龄分布区间为在待测人脸数据的年龄±2.5岁范围的第一衍生人脸数据集。

在一些实施例中，为了提高通过人脸数据生成模型，即生成器生成的第一衍生人脸数据集的可置信度，可通过引入生成对抗网络(GAN)来训练该生成器来达到上述目的。

在步骤204中，将所述多个衍生人脸数据通过预设的年龄判别模型分别进行年龄判别，生成与所述第一衍生人脸数据集对应的年龄分布区间；其中，所述年龄判别模型用于根据从所述衍生人脸数据提取的特征数据，判别出与所述特征数据对应的年龄数据。

进一步的，在年龄判别模型中，可以包括多个特征数据判别模型，其中，一所述特征数据判别模型用于判别一预设种类的特征数据，并根据所述特征数据获得与所述预设种类的特征数据对应的年龄数据。可以理解的，每一个特征数据判别模型，都会基于与其对应的特征数据给出一个年龄判别结果。

图3示出了对衍生人脸数据的判别实现框图，如图3所示，在对衍生人脸数据进行年龄判别的过程中，从衍生人脸数据中提取出关于五官的特征数据，并可将其定义为“五官”，则在年龄判别模型中，会有一针对关于五官的特征数据进行年龄判别的特征数据判别模型“判别模型A”。当特征数据“五官”需要进行年龄判别时，系统会默认让“判别模型A”对其进行年龄判别，并获得一个与“五官”对应年龄数据“年龄A”。可以理解的是，除了上述针对五官进行判别后获得的年龄数据以外，还可以通过对上述轮廓、皮肤、表情、发型等特征数据进行判别，其流程与五官的判别流程相似，并分别获得年龄数据“年龄B”“年龄C”“年龄D”“年龄E”。当获得年龄判别模型中所有特征数据判别模型所判别得出的年龄数据后，会对这些数据进行汇总计算，以获得整体的关于人脸数据的年龄数据。

在步骤S205中，判断每一所述衍生人脸数据经年龄判别后获得的年龄分布区间，与第一参考年龄区间之间的相关度是否高于预设阈值。

此处通过相关度的高低来评判两者的匹配程度，当然，相关度的高低与否，可具体根据算法来定，例如采用两者区间的重合部分占整个区间范围的比值作为相关度的比较参数，则当两者区间的重合部分占整个区间范围的比值大于某预设阈值时，则可以认为两者匹配，当然，也可以利用生成的年龄分布区间的中值以及第一参考年龄区间的中值进行差值计算，结合其他因素来判断两者之间的相关度，当相关度大于某预设阈值时，则可以认为两者匹配。可以理解的，该相关度的计算以及设置的预设阈值大小，可以根据算法不同作出适当调整，其最终目的在于以一种数值大小来定义两者分布区间的匹配程度。

在一些实施例中，若所述相关度高于预设阈值，则根据所述年龄分布区间，获得所述待测人脸数据对应的年龄数据；

在步骤S206中，作为一个实施例，当相关度高于预设阈值时，会根据所述年龄分布区间，获取所述年龄分布区间的年龄中值数据。

在步骤S207中，将所述年龄中值数据作为所述待测人脸数据对应的年龄数据。

在一些实施例中，若年龄分布区间为基于特征数据中的不同年龄的人脸特征关联规律，并以每一相邻两个衍生人脸数据之间均会按老化或幼化一定年龄数值的方式进行生成，此时如果该年龄分布区间与第一参考年龄区间匹配，则可以取该生成的年龄分布区间的两个年龄端点(最大值与最小值)之间的中值作为待测人脸数据的年龄数据。

例如，假设第一衍生人脸数据集经年龄判别后所生成的年龄分布区间为25-29，并且，该第一衍生人脸数据集中的衍生人脸数据是待测人脸数据基于不同年龄的人脸特征关联规律，并均为待测人脸数据老化或幼化一定年龄后生成，若老化的衍生人脸数据与幼化的衍生人脸数据均相同，并且相邻两个年龄对应的衍生人脸数据的年龄差均一致，则可以认为其分布区间的中值与实际年龄的匹配度应该是最高的。

在步骤S208中，若所述相关度低于预设阈值，则调整所述年龄分布区间的区间位置，以使所述年龄分布区间最终与第一参考年龄区间匹配。

当相关度较低，使得年龄区间不匹配时，此时，调整所述年龄分布区间的区间位置，以使所述年龄分布区间最终与第一参考年龄区间匹配。在一些实施例中，可以调整该年龄分布区间的数值，例如增减一定范围的值，并再次进行匹配，当满足匹配条件时即输出年龄分布区间的中值。

可以理解的，年龄分布区间表示了多个衍生人脸数据对应的年龄数据，通过年龄分布区间的表示方式，可以有效提高年龄判别过程中的容错率，并可从该年龄分布区间中获得与待测人脸数据对应的较为准确的年龄数据，提高对待测人脸数据进行年龄判别的准确率。

参见图4，为本发明实施例提供的训练人脸数据生成模型的实现流程示意图，为了便于说明，仅示出了与本发明内容相关的部分。

图4提供了一种基于生成对抗网络(GAN)来训练人脸数据生成模型，即生成器的方法，其中：

步骤S301，获取参考人脸数据。

步骤S302，根据所述参考人脸数据，生成与所述参考人脸数据相关的第二衍生人脸数据集，其中，所述第二衍生人脸数据集包括多个不同的衍生人脸数据。

步骤S303，将所述第二衍生人脸数据集中的衍生人脸数据分别进行年龄判别，生成与所述第二衍生人脸数据集对应的年龄分布区间。

步骤S304，判断所述第二衍生人脸数据集对应的年龄分布区间是否与第二参考年龄区间匹配。

步骤S305，若否，更新所述人脸数据生成模型对应的模型参数，直至所述第二衍生人脸数据集对应的年龄分布区间，经所述年龄判别后均与所述第二参考年龄区间匹配。

在一些实施例中，该参考人脸数据可以是从AFAD数据库、AFLW数据库或者是其他一些商用人脸数据库中获取，上述人脸数据库提供足够的参考人脸数据，使得参考信息的可置信度足够高。

可以理解的，该第二衍生人脸数据集的生成过程可参照图1中的步骤S102，其生成原理及过程大致相同，最大的区别仅仅是将待测人脸数据替换成人脸数据库中的参考人脸数据，为了便于说明，故对此不再赘述。

在一些实施例中，判断所述第二衍生人脸数据集对应的年龄分布区间是否与第二参考年龄区间匹配，可以引用准确率的概念，当在生成器的训练过程中多次循环匹配完成后(包括匹配成功或不成功)，均会对准确率进行统计，当该准确率的数值足够高，则可以认为该生成器足够可信。例如，可以设定其某一单位时间的匹配准确率达到98％以上，当生成器，即生成器在训练的过程中的匹配准确率达到上述数值，则可以暂停训练。

当然，当生成的第二衍生人脸数据集对应的年龄分布区间与第二参考年龄区间的匹配准确率低于预设的匹配准确率值时，可以推断出该生成器，即生成器基于人脸数据生成衍生人脸数据过程的模型参数置信度不足，此时可以基于第二参考年龄区间进行参数调整，以使再次生成的衍生人脸数据可与第二参考年龄区间匹配，并通过对不同的参考人脸数据不断进行如获取参照人脸数据-生成多个衍生人脸数据-不匹配-更新参数-再次生成、匹配的生成对抗网络(GAN)训练过程，以不断对生成器进行生成对抗网络(GAN)生成训练。并且，利用生成多个衍生人脸数据来进行匹配，可以有效提高训练样本数量，由此可提高生成器在训练过程中的训练效率，获得更好的训练效果，使生成器，即生成器达到较高的置信度。

参见图5，该图示出了获得年龄判别模型的实现流程，在一些实施例中，为了获得上述年龄判别模型，可以通过以下步骤实现：

步骤S501，获取参考人脸数据，其中，所述参考人脸数据包括年龄数据；

步骤S502，根据所述参考人脸数据，提取与所述参考人脸数据对应的特征数据；

步骤S503，将所述特征数据和与所述特征数据对应的年龄数据进行关联，生成所述年龄判别模型。

在上述步骤中，将特征数据和与特征数据对应的年龄数据进行关联，可以形成特征数据-年龄数据关系的模型，使得年龄判别模型通过获取不同的特征数据即可根据上述关系判别出对应的年龄数据。当然，具体实现时，其如何关联可以根据具体情况而定。

在一些实施例中，在提取特征数据的时候，可以让设备利用深度学习和卷积神经网络从人脸数据中获取，以提高所获得的特征数据的准确度。

在一些实施例中，所述年龄判别模型由多个特征数据判别模型按预设的权重系数进行关联集合而成。因年龄判别模型对每个特征数据的判别准确度以及每个特征数据对脸型整体判别的影响大小均有所不同，具体进行权重配比的时候，可以根据上述不同进行权重调整，以使年龄判别模型所能获得的年龄数据的准确度更高。

最后，将多个获得的对应不同衍生人脸数据的年龄数据，形成年龄分布区间。例如，当一衍生人脸数据获得在这第一衍生人脸数据集中最大的年龄数据结果，为30岁，而另一衍生数据获得在这第一衍生人脸数据集中最小的年龄数据结果，为25岁，则基于上述两端点的年龄数据结果，可以知道该第一衍生人脸数据集对应的年龄分布区间为25-30岁。

可以理解的，衍生人脸数据的数量以及区间的划分方式，可以根据实际应用情景进行调整。同时，该步骤可以有效拓展了与待测人脸数据相关的用于检测的衍生人脸数据，并基于上述生成的衍生人脸数据来提高人脸年龄识别的容错率，从而提高判别的准确度。

总而言之，基于上述实施例，利用生成对抗网络(GAN)获取人脸数据生成模型，即生成器，具体为基于参考人脸数据，利用生成器获取第二衍生人脸数据集，并利用上述第二参考年龄区间对第二衍生人脸数据集的准确度进行判别，以优化该生成器，使该生成器可置信。然后，利用该人脸数据生成模型，即利用生成器生成与待测人脸数据对应的第一衍生人脸数据集；然后通过经训练的年龄判别模型，对该第一衍生人脸数据集中的多个衍生人脸数据进行特征数据的年龄判别；最后通过年龄判别后将年龄数据汇总生成年龄分布区间，并在其中获得与待测人脸数据匹配度较高的年龄数据。如此可有效解决在判别人脸数据的年龄的过程中，因可能出现的图像角度不佳、过曝或过暗导致的识别准确率不高的问题，提高年龄判别过程中算法的容错率，以使人脸年龄识别算法可动态适配多种不同环境，大幅提高人脸年龄识别的准确度。

本发明实施例还提供一种人脸识别装置，其中，所述人脸识别装置包括：

第一获取单元，用于获取待测人脸数据；

第一生成单元，用于根据所述待测人脸数据，生成与所述待测人脸数据相关的第一衍生人脸数据集，其中，所述第一衍生人脸数据集包括多个不同的衍生人脸数据；

第一判别单元，用于将所述第一衍生人脸数据集中的衍生人脸数据分别进行年龄判别，生成与所述第一衍生人脸数据集对应的年龄分布区间；

第一判断单元，用于判断所述年龄分布区间是否与第一参考年龄区间匹配；以及

第二获取单元，用于若是，则根据所述年龄分布区间，获得所述待测人脸数据对应的年龄数据。

在一些实施例中，所述人脸识别装置包括：

第一获取单元，用于获取待测人脸数据；

第一生成单元，用于根据所述待测人脸数据，生成与所述待测人脸数据相关的第一衍生人脸数据集，其中，所述第一衍生人脸数据集包括多个不同的衍生人脸数据；

第一判别单元，用于将所述第一衍生人脸数据集中的衍生人脸数据分别进行年龄判别，生成与所述第一衍生人脸数据集对应的年龄分布区间；

第一判断单元，用于判断所述年龄分布区间是否与第一参考年龄区间匹配；以及

第二获取单元，用于若是，则根据所述年龄分布区间，获得所述待测人脸数据对应的年龄数据。

在一些实施例中，所述第一生成单元包括：

第一生成子单元，用于根据所述待测人脸数据，通过预设的人脸数据生成模型生成与所述待测人脸数据相关的第一衍生人脸数据集。

在一些实施例中，所述人脸识别装置还包括：

第三获取单元，用于获取参考人脸数据；

第二生成单元，用于根据所述参考人脸数据，生成与所述参考人脸数据相关的第二衍生人脸数据集，其中，所述第二衍生人脸数据集包括多个不同的衍生人脸数据；

第二判别单元，用于将所述第二衍生人脸数据集中的衍生人脸数据分别进行年龄判别，生成与所述第二衍生人脸数据集对应的年龄分布区间；

第二判断单元，用于判断所述第二衍生人脸数据集对应的年龄分布区间是否与第二参考年龄区间匹配；以及

更新单元，用于若否，更新所述人脸数据生成模型对应的模型参数，直至所述第二衍生人脸数据集对应的年龄分布区间，经所述年龄判别后均与所述第二参考年龄区间匹配。

在一些实施例中，所述第一判别单元，包括：

第一判别子单元，用于将所述多个衍生人脸数据通过预设的年龄判别模型分别进行年龄判别，生成与所述第一衍生人脸数据集对应的年龄分布区间；

其中，所述年龄判别模型用于根据从所述衍生人脸数据提取的特征数据，判别出与所述特征数据对应的年龄数据。

在一些实施例中，所述年龄判别模型包括多个特征数据判别模型，

其中，一所述特征数据判别模型用于判别一预设种类的特征数据，并根据所述特征数据获得与所述预设种类的特征数据对应的年龄数据。

在一些实施例中，所述第一判别单元，还包括：

第一获取子单元，用于获取参考人脸数据，其中，所述参考人脸数据包括年龄数据；

提取子单元，用于根据所述参考人脸数据，提取与所述参考人脸数据对应的特征数据；以及

第一生成子单元，用于将所述特征数据和与所述特征数据对应的年龄数据进行关联，生成所述年龄判别模型。

在一些实施例中，所述特征数据利用深度学习和卷积神经网络从人脸数据中获取。

在一些实施例中，所述年龄判别模型由多个特征数据判别模型按预设的权重系数进行关联集合而成。

在一些实施例中，所述第一判断单元，包括：

第一判断子单元，用于判断每一所述衍生人脸数据经年龄判别后获得的年龄分布区间，与第一参考年龄区间之间的相关度是否高于预设阈值；

所述第二获取单元，包括：

第二获取子单元，用于若所述相关度高于预设阈值，则根据所述年龄分布区间，获得所述待测人脸数据对应的年龄数据；

调整子单元，用于若所述相关度低于预设阈值，则调整所述年龄分布区间的区间位置，以使所述年龄分布区间最终与第一参考年龄区间匹配。

在一些实施例中，所述第一生成单元，包括：

第二生成子单元，用于将所述待测人脸数据按预设的不同年龄段进行人脸老化处理和人脸幼化处理，生成与所述待测人脸数据相关的多个代表不同年龄的衍生人脸数据；以及

第三生成子单元，用于将所述多个衍生人脸数据按与之对应的年龄的大小进行连续分布处理，形成所述第一衍生人脸数据集。

在一些实施例中，所述第二获取单元，包括：

第三获取子单元，用于根据所述年龄分布区间根据所述年龄判别后的结果，获取所述年龄分布区间的经所述连续分布处理后的所述第一衍生人脸数据集对应的年龄中值数据；以及

确认子单元，用于将所述年龄中值数据作为所述待测人脸数据对应的年龄数据。

参见图6，所示为本发明实施例提供的人脸识别装置的结构，所述装置包括第一获取单元601、第一生成单元602、第一判别单元603、第一判断单元604以及第二获取单元605。

所述人脸识别装置，具体包括：

第一获取单元601，用于获取待测人脸数据。

在一些实施例中，人脸数据可以是与之关联的数据集、图像等形式存在。而对于待测人脸数据的获取，可通过将待测人脸数据人工输入、人工选取等方式在电子设备中进行确认，也可以通过预设的程序选取、提取等方式获取待测人脸数据。

例如，在某一手机app上，通过选取手机图像集中的携带人脸的图像，以使图像被确认为待测人脸数据。又或者，在某一带多个人脸的图像中，通过人脸检测算法，确定每一人脸的位置，再基于人脸位置提取人脸数据。上述内容仅供说明用途，不作为本发明获取待测人脸数据方式的限定，实际应用时可通过多种方法对待测人脸数据进行获取。

在接下来的实施例中，为了便于说明，人脸数据将以图像的形式进行举例。

第一生成单元602，用于根据所述待测人脸数据，生成与所述待测人脸数据相关的第一衍生人脸数据集，其中，所述第一衍生人脸数据集包括多个不同的衍生人脸数据。

在一些实施例中，第一衍生人脸数据集基于待测人脸数据进行生成，其包括多个不同的与所述待测人脸数据对应的衍生人脸数据。在生成的过程中，可以采用基于特征数据的生成方法，也可以采用基于其他方式的生成方法对衍生人脸数据进行生成。可以理解的，若以基于特征数据生成方法生成的衍生人脸数据，其特征会与待测人脸数据一致，或者相近似，或者按预期方式进行特征改变。

假设第一衍生人脸数据采用基于特征数据的生成方法，首先系统会提取待测人脸数据中有关轮廓、五官、皮肤、表情、发型等特征数据，然后根据从人脸数据库中总结的一些人脸特征关联规律，例如不同年龄或不同地区的人脸之间的关联规律，生成与上述特征数据对应的衍生人脸数据。

以基于特征数据中五官的生成过程为例：系统从待测人脸数据中提取到其具有关于五官的特征数据为“五官A”，在生成第一衍生人脸数据集的过程中，将该特征数据“五官A”基于不同年龄之间的特征相关规律，按某特定年龄数值变化——假设为老化2岁，生成关于五官的特征数据为“五官A1”，并将该“五官A1”的特征添加入所生成的衍生人脸数据当中。可以理解的，若生成模型可信，则当新生成的衍生人脸数据经基于该特征数据进行年龄判断后得出的结果，也应该与原待测人脸数据所得出的结果相差2岁左右。

上述例子仅以“五官A”作为说明，其他特征数据类型，至少还包括轮廓、皮肤、表情、发型等，其生成原理与五官相近，可参照上述例子来生成该衍生人脸数据中的上述特征数据，并将上述特征数据类型通过一些规则进行综合，实现对整个衍生人脸数据的生成。

可以理解的，所生成的第一衍生人脸数据集当中的衍生人脸数据的数量以及分布，可以根据实际需求进行设定。例如：将衍生人脸数据的数量设置为10个，其中，衍生人脸数据会基于特征数据中的不同年龄的人脸特征关联规律，并以每一相邻两个衍生人脸数据之间均会按老化或幼化0.5岁的基准进行生成，例如，分别获得老化0.5岁、1岁、1.5岁、2岁、2.5岁的5个衍生人脸数据，以及分别幼化0.5岁、1岁、1.5岁、2岁、2.5岁的5个衍生人脸数据，老化与幼化的衍生人脸数据数量相当，则最终会产生数量为10个、年龄分布区间为在待测人脸数据的年龄±2.5岁范围的第一衍生人脸数据集。

第一判别单元603，用于将所述第一衍生人脸数据集中的衍生人脸数据分别进行年龄判别，生成与所述第一衍生人脸数据集对应的年龄分布区间。

在一些实施例中，第一衍生人脸数据集中的多个衍生人脸数据，会通过预设的算法进行年龄判别，例如，第一衍生人脸数据集中有10个衍生人脸数据，则在年龄判别的过程中，会对者10个衍生人脸数据分别进行年龄判别，获得10个年龄数据。

接下来，将这10个年龄数据形成年龄分布区间。例如，当一衍生人脸数据获得在这第一衍生人脸数据集中最大的年龄数据结果，为30岁，而另一衍生数据获得在这第一衍生人脸数据集中最小的年龄数据结果，为25岁，则基于上述两端点的年龄数据结果，可以知道该第一衍生人脸数据集对应的年龄分布区间为25-30岁。

可以理解的，衍生人脸数据的数量以及区间的划分方式，可以根据实际应用情景进行调整。同时，该步骤可以有效拓展了与待测人脸数据相关的用于检测的衍生人脸数据，并基于上述生成的衍生人脸数据来提高人脸年龄识别的容错率，从而提高判别的准确度。

第一判断单元604，用于判断所述年龄分布区间是否与第一参考年龄区间匹配。

在一些实施例中，第一参考年龄区间，可以是通过将待测人脸数据基于预设的人脸数据库获得相应的年龄分布区间。该人脸数据库可以是AFAD数据库、AFLW数据库或者是其他一些商用人脸数据库，以提供足够的参考人脸数据，使得参考信息的可置信度足够高。

在匹配过程中，将与第一衍生人脸数据集经年龄判别后所生成的年龄分布区间与上述年龄分布区间进行匹配，可以采用获取两个年龄分布区间的中值、平均值、区间端点等数据进行比对，获得差值，并判断差值是否小于预设阈值，若是，则两者匹配，若否，则两者不匹配。当然，具体的判断条件可根据具体需要而定，本发明实施例对此不作限定。

例如，假设第一衍生人脸数据集经年龄判别后所生成的年龄分布区间为25-29，而通过待测人脸基于人脸数据库获得的第一参考年龄区间为27-31，为了判断他们两者的匹配程度，可采用生成的年龄分布区间的中值以及第一参考年龄区间的中值进行差值计算。基于上述方法，第一衍生人脸数据集对应的年龄分布区间的中值为(25+29)/2＝27，而第一参考年龄区间的中值为(27+31)/2＝29。设允许的差值为±3，则29-27＜3，可以认为第一衍生人脸数据集对应的年龄分布区间与基于人脸数据库获得的第一参考年龄区间匹配，然后，从年龄分布区间选取其中值作为与待测人脸数据对应的年龄数据。若设允许的差值为±1，可以认为第一衍生人脸数据集对应的年龄分布区间与基于人脸数据库获得的第一参考年龄区间不匹配，此时，在一些实施例中，可以将该年龄分布区间的数值进行增减一定范围，并再次进行匹配，当满足匹配条件时即输出年龄分布区间的中值。通过根据待测人脸数据生成第一衍生人脸数据集，并对第一衍生人脸数据集中的多个衍生人脸数据进行年龄判断，可以有效避免因拍摄过程中存在高光或弱光的情况下，所造成的年龄判断偏差较大的问题，提高人脸年龄识别的准确度。

第二获取单元605，用于若是，则根据所述年龄分布区间，获得所述待测人脸数据对应的年龄数据。

在一些实施例中，若年龄分布区间为基于特征数据中的不同年龄的人脸特征关联规律，并以每一相邻两个衍生人脸数据之间均会按老化或幼化一定年龄数值的方式进行生成，此时如果该年龄分布区间与第一参考年龄区间匹配，则可以取该生成的年龄分布区间的两个年龄端点(最大值与最小值)之间的中值或平均值作为待测人脸数据的年龄数据。当然，如果该年龄分布区间通过其他方式进行生成，年龄数据还可以在年龄分布区间的其他位置进行获取。

例如，假设第一衍生人脸数据集经年龄判别后所生成的年龄分布区间为25-29，并且，该第一衍生人脸数据集中的衍生人脸数据是待测人脸数据基于不同年龄的人脸特征关联规律，并均为待测人脸数据老化或幼化一定年龄后生成，例如，分别老化0.5岁、1岁、1.5岁、2岁、2.5岁的5个衍生人脸数据，以及分别幼化0.5岁、1岁、1.5岁、2岁、2.5岁的5个衍生人脸数据，老化与幼化的衍生人脸数据数量相当，共10个，可以理解的，待测人脸数据的年龄数据可以为年龄分布区间25-29之间的中值，即(25+29)/2＝27岁。这样，可以从该年龄分布区间中获得与待测人脸数据对应的较为准确的年龄数据。

基于上述内容，首先，第一获取单元601获取待测人脸数据；然后，第一生成单元602根据待测人脸数据，生成与所述待测人脸数据相关的第一衍生人脸数据集，其中，所述第一衍生人脸数据集包括多个不同的衍生人脸数据，以利用第一衍生人脸数据集拓展与待测人脸数据相关的人脸数据样本；接下来，第一判别单元603将所述第一衍生人脸数据集中的衍生人脸数据分别进行年龄判别，生成与所述第一衍生人脸数据集对应的年龄分布区间，该年龄分布区间为基于第一衍生人脸数据进行年龄判别后获得，可以将某一点的数值拓宽到某一分布区间的数值，以提高年龄判别的容错率；进一步的，第一判断单元604判断所述年龄分布区间是否与第一参考年龄区间匹配；最后，第二获取单元605若匹配成功，则根据所述年龄分布区间，获得所述待测人脸数据对应的年龄数据。上述人脸识别方法，可以得出一个根据待测人脸数据获得的年龄分布区间，并利用该年分布区间进行年龄判别，可有效解决在判别人脸数据的年龄的过程中，因可能出现的图像角度不佳、过曝或过暗导致的识别准确率不高的问题，提高年龄判别过程中算法的容错率，以使人脸年龄识别算法可动态适配多种不同环境，大幅提高人脸年龄识别的准确度。

参见图7，图7为本发明实施例提供的人脸识别装置的另一结构，其中包括：

第一获取单元601，用于获取待测人脸数据。

在一些实施例中，人脸数据可以是与之关联的数据集、图像等形式存在。而对于待测人脸数据的获取，可通过将待测人脸数据人工输入、人工选取等方式在电子设备中进行确认，也可以通过预设的程序选取、提取等方式获取待测人脸数据。

例如，在某一手机app上，通过选取手机图像集中的携带人脸的图像，以使图像被确认为待测人脸数据。又或者，在某一带多个人脸的图像中，通过人脸检测算法，确定每一人脸的位置，再基于人脸位置提取人脸数据。上述内容仅供说明用途，不作为本发明获取待测人脸数据方式的限定，实际应用时可通过多种方法对待测人脸数据进行获取。

在一些实施例中，待测人脸数据，会通过预设的人脸数据生成模型生成与所述待测人脸数据相关的第一衍生人脸数据集，其中，所述第一衍生人脸数据集包括多个不同的衍生人脸数据。

在一些实施例中，第一生成单元602包括第二生成子单元6021以及第三生成子单元6022，其中：

第二生成子单元6021，用于将所述待测人脸数据按预设的不同年龄段进行人脸老化处理和人脸幼化处理，生成与所述待测人脸数据相关的多个代表不同年龄的衍生人脸数据；

第三生成子单元6022，用于将所述多个衍生人脸数据按与之对应的年龄的大小进行连续分布处理，形成所述第一衍生人脸数据集；其中，所述第一衍生人脸数据集包括多个不同的衍生人脸数据。

在一些实施例中，第一衍生人脸数据集基于待测人脸数据进行生成，其包括多个不同的与所述待测人脸数据对应的衍生人脸数据。在通过人脸数据生成模型生成的过程中，可以采用基于特征数据的生成方法，也可以采用基于其他方式的生成方法对衍生人脸数据进行生成。可以理解的，若以基于特征数据生成方法生成的衍生人脸数据，其特征会与待测人脸数据一致，或者相近似，或者按预期方式进行特征改变。

假设第一衍生人脸数据采用基于特征数据的生成方法，首先系统会提取待测人脸数据中有关轮廓、五官、皮肤、表情、发型等特征数据，然后根据从人脸数据库中总结的一些人脸特征关联规律，例如不同年龄或不同地区的人脸之间的关联规律，生成与上述特征数据对应的衍生人脸数据。

以基于特征数据中五官的生成过程为例：系统从待测人脸数据中提取到其具有关于五官的特征数据为“五官A”，在生成第一衍生人脸数据集的过程中，将该特征数据“五官A”基于不同年龄之间的特征相关规律，按某特定年龄数值变化——假设为老化2岁，生成关于五官的特征数据为“五官A1”，并将该“五官A1”的特征添加入所生成的衍生人脸数据当中。可以理解的，若生成模型可信，则当新生成的衍生人脸数据经基于该特征数据进行年龄判断后得出的结果，也应该与原待测人脸数据所得出的结果相差2岁左右。

上述例子仅以“五官A”作为说明，其他特征数据类型，至少还包括轮廓、皮肤、表情、发型等，其生成原理与五官相近，可参照上述例子来生成该衍生人脸数据中的上述特征数据，并将上述特征数据类型通过一些规则进行综合，实现对整个衍生人脸数据的生成。

可以理解的，所生成的第一衍生人脸数据集当中的衍生人脸数据的数量以及分布，可以根据实际需求进行设定。例如：将衍生人脸数据的数量设置为10个，其中，衍生人脸数据会基于特征数据中的不同年龄的人脸特征关联规律，并以每一相邻两个衍生人脸数据之间均会按老化或幼化0.5岁的基准进行生成，例如，分别获得老化0.5岁、1岁、1.5岁、2岁、2.5岁的5个衍生人脸数据，以及分别幼化0.5岁、1岁、1.5岁、2岁、2.5岁的5个衍生人脸数据，老化与幼化的衍生人脸数据数量相当，则最终会产生数量为10个、年龄分布区间为在待测人脸数据的年龄±2.5岁范围的第一衍生人脸数据集。

在一些实施例中，为了提高通过人脸数据生成模型，即生成器生成的第一衍生人脸数据集的可置信度，可通过引入生成对抗网络(GAN)来训练该生成器来达到上述目的。

第一判别单元603包括第一判别子单元6031，所述第一判别子单元6031用于将所述多个衍生人脸数据通过预设的年龄判别模型分别进行年龄判别，生成与所述第一衍生人脸数据集对应的年龄分布区间；其中，所述年龄判别模型用于根据从所述衍生人脸数据提取的特征数据，判别出与所述特征数据对应的年龄数据。

进一步的，在年龄判别模型中，可以包括多个特征数据判别模型，其中，一所述特征数据判别模型用于判别一预设种类的特征数据，并根据所述特征数据获得与所述预设种类的特征数据对应的年龄数据。可以理解的，每一个特征数据判别模型，都会基于与其对应的特征数据给出一个年龄判别结果。

在对衍生人脸数据进行年龄判别的过程中，从一衍生人脸数据中提取出关于五官的特征数据，并可将其定义为“五官”，则在年龄判别模型中，会有一针对关于五官的特征数据进行年龄判别的特征数据判别模型“判别模型A”。当特征数据“五官”需要进行年龄判别时，系统会默认让“判别模型A”对其进行年龄判别，并获得一个与“五官”对应年龄数据“年龄A”。通常，除了上述针对五官进行判别后获得的年龄数据以外，还可以获得例如对轮廓、皮肤、表情、发型等特征数据类型判别后得出的年龄数据。当获得年龄判别模型中所有特征数据判别模型所判别得出的年龄数据后，会对这些数据进行汇总计算，以获得整体的关于人脸数据的年龄数据。

第一判断单元604包括：

第一判断子单元6041，所述第一判断子单元6041用于判断每一所述衍生人脸数据经年龄判别后获得的年龄分布区间与第一参考年龄区间之间的相关度是否高于预设阈值。

此处通过相关度的高低来评判两者的匹配程度，当然，相关度的高低与否，可具体根据算法来定，例如采用两者区间的重合部分占整个区间范围的比值作为相关度的比较参数，则当两者区间的重合部分占整个区间范围的比值大于某预设阈值时，则可以认为两者匹配，当然，也可以利用生成的年龄分布区间的中值以及第一参考年龄区间的中值进行差值计算，结合其他因素来判断两者之间的相关度，当相关度大于某预设阈值时，则可以认为两者匹配。可以理解的，该相关度的计算以及设置的预设阈值大小，可以根据算法不同作出适当调整，其最终目的在于以一种数值大小来定义两者分布区间的匹配程度。

一些实施例中，所述第二获取单元605包括第二获取子单元6051以及调整子单元6052，其中：

所述第二获取子单元6051用于若所述相关度高于预设阈值，则根据所述年龄分布区间，获得所述待测人脸数据对应的年龄数据。

所述调整子单元6052，用于若所述相关度低于预设阈值，则调整所述年龄分布区间的区间位置，以使所述年龄分布区间最终与第一参考年龄区间匹配。

在一些实施例中，所述第二获取单元605包括第三获取子单元6053以及确认单元6054，其中：

第三获取子单元6053，用于根据所述年龄分布区间根据所述年龄判别后的结果，获取所述年龄分布区间的经所述连续分布处理后的所述第一衍生人脸数据集对应的年龄中值数据；以及

确认子单元6054，用于将所述年龄中值数据作为所述待测人脸数据对应的年龄数据.

在一些实施例中，若年龄分布区间为基于特征数据中的不同年龄的人脸特征关联规律，并以每一相邻两个衍生人脸数据之间均会按老化或幼化一定年龄数值的方式进行生成，此时如果该年龄分布区间与第一参考年龄区间匹配，则可以取该生成的年龄分布区间的两个年龄端点(最大值与最小值)之间的中值作为待测人脸数据的年龄数据。

例如，假设第一衍生人脸数据集经年龄判别后所生成的年龄分布区间为25-29，并且，该第一衍生人脸数据集中的衍生人脸数据是待测人脸数据基于不同年龄的人脸特征关联规律，并均为待测人脸数据老化或幼化一定年龄后生成，若老化的衍生人脸数据与幼化的衍生人脸数据均相同，并且相邻两个年龄对应的衍生人脸数据的年龄差均一致，则可以认为其分布区间的中值与实际年龄的匹配度应该是最高的。

当相关度较低，使得年龄区间不匹配时，此时，调整所述年龄分布区间的区间位置，以使所述年龄分布区间最终与第一参考年龄区间匹配。在一些实施例中，可以调整该年龄分布区间的数值，例如增减一定范围的值，并再次进行匹配，当满足匹配条件时即输出年龄分布区间的中值。

可以理解的，年龄分布区间表示了多个衍生人脸数据对应的年龄数据，通过年龄分布区间的表示方式，可以有效提高年龄判别过程中的容错率，并可从该年龄分布区间中获得与待测人脸数据对应的较为准确的年龄数据，提高对待测人脸数据进行年龄判别的准确率。

图8提供了一种基于生成对抗网络(GAN)来训练人脸数据生成模型，即生成器的人脸识别装置，包括第三获取单元606、第二生成单元607、第二判别单元608、第二判断单元609以及更新单元610，其中：

第三获取单元606，用于获取参考人脸数据。

第二生成单元607，用于根据所述参考人脸数据，生成与所述参考人脸数据相关的第二衍生人脸数据集，其中，所述第二衍生人脸数据集包括多个不同的衍生人脸数据。

第二判别单元608，用于将所述第二衍生人脸数据集中的衍生人脸数据分别进行年龄判别，生成与所述第二衍生人脸数据集对应的年龄分布区间。

第二判断单元609，用于判断所述第二衍生人脸数据集对应的年龄分布区间是否与第二参考年龄区间匹配。

更新单元610，用于若否，更新所述人脸数据生成模型对应的模型参数，直至所述第二衍生人脸数据集对应的年龄分布区间，经所述年龄判别后均与所述第二参考年龄区间匹配。

在一些实施例中，该参考人脸数据可以是从AFAD数据库、AFLW数据库或者是其他一些商用人脸数据库中获取，上述人脸数据库提供足够的参考人脸数据，使得参考信息的可置信度足够高。

可以理解的，该第二衍生人脸数据集的生成过程可参照图1中的步骤S102，其生成原理及过程大致相同，最大的区别仅仅是将待测人脸数据替换成人脸数据库中的参考人脸数据，为了便于说明，故对此不再赘述。

在一些实施例中，判断所述第二衍生人脸数据集对应的年龄分布区间是否与第二参考年龄区间匹配，可以引用准确率的概念，当在人脸数据生成模型，即生成器的训练过程中多次循环匹配完成后(包括匹配成功或不成功)，均会对准确率进行统计，当该准确率的数值足够高，则可以认为该生成器足够可信。例如，可以设定其某一单位时间的匹配准确率达到98％以上，当生成器在训练的过程中的匹配准确率达到上述数值，则可以暂停训练。

当然，当生成的第二衍生人脸数据集对应的年龄分布区间与第二参考年龄区间的匹配准确率低于预设的匹配准确率值时，可以推断出该生成器基于人脸数据生成衍生人脸数据过程的模型参数置信度不足，此时可以基于第二参考年龄区间进行参数调整，以使再次生成的衍生人脸数据可与第二参考年龄区间匹配，并通过对不同的参考人脸数据不断进行如获取参照人脸数据-生成多个衍生人脸数据-不匹配-更新参数-再次生成、匹配的生成对抗网络(GAN)训练过程，以不断对生成器进行生成对抗网络(GAN)生成训练。并且，利用生成多个衍生人脸数据来进行匹配，可以有效提高训练样本数量，由此可提高生成器在训练过程中的训练效率，获得更好的训练效果，使生成器达到较高的置信度。

参见图9，该图示出了第一判别单元603的结构，包括第一获取子单元6032、提取子单元6033以及第一生成子单元6034，其中：

第一获取子单元6032，用于第三获取单元606获取参考人脸数据，其中，所述参考人脸数据包括年龄数据；

提取子单元6033，用于第二生成单元607根据所述参考人脸数据，提取与所述参考人脸数据对应的特征数据；

第一生成子单元6034，用于将所述特征数据和与所述特征数据对应的年龄数据进行关联，生成所述年龄判别模型。

在上述步骤中，将特征数据和与特征数据对应的年龄数据进行关联，可以形成特征数据-年龄数据关系的模型，使得年龄判别模型通过获取不同的特征数据即可根据上述关系判别出对应的年龄数据。当然，具体实现时，其如何关联可以根据具体情况而定。

在一些实施例中，在提取特征数据的时候，可以让设备利用深度学习和卷积神经网络从人脸数据中获取，以提高所获得的特征数据的准确度。

在一些实施例中，所述年龄判别模型由多个特征数据判别模型按预设的权重系数进行关联集合而成。因年龄判别模型对每个特征数据的判别准确度以及每个特征数据对脸型整体判别的影响大小均有所不同，具体进行权重配比的时候，可以根据上述不同进行权重调整，以使年龄判别模型所能获得的年龄数据的准确度更高。

最后，将多个获得的对应不同衍生人脸数据的年龄数据，形成年龄分布区间。例如，当一衍生人脸数据获得在这第一衍生人脸数据集中最大的年龄数据结果，为30岁，而另一衍生数据获得在这第一衍生人脸数据集中最小的年龄数据结果，为25岁，则基于上述两端点的年龄数据结果，可以知道该第一衍生人脸数据集对应的年龄分布区间为25-30岁。

可以理解的，衍生人脸数据的数量以及区间的划分方式，可以根据实际应用情景进行调整。同时，该步骤可以有效拓展了与待测人脸数据相关的用于检测的衍生人脸数据，并基于上述生成的衍生人脸数据来提高人脸年龄识别的容错率，从而提高判别的准确度。

总而言之，基于上述实施例，利用生成对抗网络(GAN)获取人脸数据生成模型，即生成器，具体为基于参考人脸数据，利用人脸数据生成模型获取第二衍生人脸数据集，并利用上述第二参考年龄区间对第二衍生人脸数据集的准确度进行判别，以优化该人脸数据生成模型，使该人脸数据生成模型可置信。然后，利用该生成器，通过第一生成单元生成与待测人脸数据对应的第一衍生人脸数据集；然后第一判别单元通过经训练的年龄判别模型，对该第一衍生人脸数据集中的多个衍生人脸数据进行特征数据的年龄判别；最后第一判断单元通过年龄判别后将年龄数据汇总生成年龄分布区间，并在其中获得与待测人脸数据匹配度较高的年龄数据。如此可有效解决在判别人脸数据的年龄的过程中，因可能出现的图像角度不佳、过曝或过暗导致的识别准确率不高的问题，提高年龄判别过程中算法的容错率，以使人脸年龄识别算法可动态适配多种不同环境，大幅提高人脸年龄识别的准确度。

在一些实施例中，本发明还提供一种电子设备，该电子设备可以是智能手机、平板电脑、智能手表等设备。

图10所示，在一些实施例中，电子设备700包括处理器701、存储器702。其中，所述处理器701与所述存储器702电性连接，并可控制存储器702的读写。

处理器701是电子设备700的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备700的各个部分，通过运行或加载存储在存储器702内的应用程序，以及调用存储在存储器702内的数据，执行电子设备700的各种功能和处理数据，从而对电子设备700进行整体监控。

在本实施例中，电子设备700中的处理器701会按照如下的步骤，将一个或一个以上的应用程序的进程对应的指令加载到存储器702中，并由处理器701来运行存储在存储器702中的应用程序，从而实现各种功能：

获取待测人脸数据；

根据所述待测人脸数据，生成与所述待测人脸数据相关的第一衍生人脸数据集，其中，所述第一衍生人脸数据集包括多个不同的衍生人脸数据；

将所述第一衍生人脸数据集中的衍生人脸数据分别进行年龄判别，生成与所述第一衍生人脸数据集对应的年龄分布区间；

判断所述年龄分布区间是否与第一参考年龄区间匹配；

若是，则根据所述年龄分布区间，获得所述待测人脸数据对应的年龄数据。

在一些实施例中，所述处理器701还用于执行以下步骤：

所述根据所述待测人脸数据，生成与所述待测人脸数据相关的第一衍生人脸数据集，包括：

根据所述待测人脸数据，通过预设的人脸数据生成模型生成与所述待测人脸数据相关的第一衍生人脸数据集。

在一些实施例中，所述处理器701还用于执行以下步骤：

在所述将所述测人脸数据生成与所述待测人脸数据相关的第一衍生人脸数据集之前，还包括：

获取参考人脸数据；

根据所述参考人脸数据，生成与所述参考人脸数据相关的第二衍生人脸数据集，其中，所述第二衍生人脸数据集包括多个不同的衍生人脸数据；

将所述第二衍生人脸数据集中的衍生人脸数据分别进行年龄判别，生成与所述第二衍生人脸数据集对应的年龄分布区间；

判断所述第二衍生人脸数据集对应的年龄分布区间是否与第二参考年龄区间匹配；

若否，更新所述人脸数据生成模型对应的模型参数，直至所述第二衍生人脸数据集对应的年龄分布区间，经所述年龄判别后均与所述第二参考年龄区间匹配。

在一些实施例中，所述处理器701还用于执行以下步骤：

将所述多个衍生人脸数据通过预设的年龄判别模型分别进行年龄判别，生成与所述第一衍生人脸数据集对应的年龄分布区间；

其中，所述年龄判别模型用于根据从所述衍生人脸数据提取的特征数据，判别出与所述特征数据对应的年龄数据。

在一些实施例中，所述年龄判别模型包括多个特征数据判别模型，

其中，一所述特征数据判别模型用于判别一预设种类的特征数据，并根据所述特征数据获得与所述预设种类的特征数据对应的年龄数据。

在一些实施例中，在所述将所述第一衍生人脸数据集中的衍生人脸数据通过预设的年龄判别模型分别进行年龄判别，生成与所述第一衍生人脸数据集对应的年龄分布区间之前，还包括：

获取参考人脸数据，其中，所述参考人脸数据包括年龄数据；

根据所述参考人脸数据，提取与所述参考人脸数据对应的特征数据；

将所述特征数据和与所述特征数据对应的年龄数据进行关联，生成所述年龄判别模型。

在一些实施例中，所述特征数据利用深度学习和卷积神经网络从人脸数据中获取。

在一些实施例中，所述年龄判别模型由多个特征数据判别模型按预设的权重系数进行关联集合而成。

在一些实施例中，所述处理器701还用于执行以下步骤：

判断每一所述衍生人脸数据经年龄判别后获得的年龄分布区间，与第一参考年龄区间之间的相关度是否高于预设阈值；

所述若是，则根据所述年龄分布区间，获得所述待测人脸数据对应的年龄数据，包括：

若所述相关度高于预设阈值，则根据所述年龄分布区间，获取所述待测人脸数据对应的年龄数据。

在一些实施例中，所述处理器701还用于执行以下步骤：

将所述待测人脸数据按预设的不同年龄段进行人脸老化处理和人脸幼化处理，生成与所述待测人脸数据相关的多个代表不同年龄的衍生人脸数据；

将所述多个衍生人脸数据按与之对应的年龄的大小进行连续分布处理，形成所述第一衍生人脸数据集。

在一些实施例中，所述处理器701还用于执行以下步骤：

根据所述年龄分布区间，获取所述年龄分布区间的年龄中值数据；

将所述年龄中值数据作为所述待测人脸数据对应的年龄数据。

存储器702可用于存储应用程序和数据。存储器702存储的应用程序中包含有可在处理器701中执行的指令。应用程序可以组成各种功能单元。处理器701通过运行存储在存储器702的应用程序，从而执行各种功能应用以及数据处理。

如图11所示，在一些实施例中，电子设备700还包括：显示屏703、控制电路704、射频电路705、输入单元706、音频电路707、传感器708以及电源709。其中，处理器701分别与射频电路705、输入单元706、音频电路707、以及电源709电性连接。

显示屏703可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及电子设备的各种图形用户接口，这些图形用户接口可以由图像、文本、图标、视频和其任意组合来构成。

控制电路704与显示屏703电性连接，用于控制显示屏703显示信息。

射频电路705用于收发射频信号，以通过无线通信与网络设备或其他电子设备建立无线通讯，与网络设备或其他电子设备之间收发信号。

输入单元706可用于接收输入的数字、字符信息或用户特征信息(例如指纹)，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。其中，输入单元706可以包括指纹识别模组。

音频电路707可通过扬声器、传声器提供用户与电子设备之间的音频接口。

电子设备700还可以包括至少一种传感器708，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。

电源709用于给电子设备700的各个部件供电。在一些实施例中，电源709可以通过电源管理系统与处理器701逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。

尽管图11中未示出，电子设备700还可以包括摄像头、蓝牙单元等，在此不再赘述。

本发明实施例还提供了一种存储介质，其中，所述存储介质中存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载以执行如上所述的方法。

本发明的电子设备，利用生成对抗网络(GAN)获取人脸数据生成模型，即生成器，具体为基于参考人脸数据，利用人脸数据生成模型获取第二衍生人脸数据集，并利用上述第二参考年龄区间对第二衍生人脸数据集的准确度进行判别，以优化该人脸数据生成模型，使该人脸数据生成模型可置信。然后，利用该人脸数据生成模型，生成与待测人脸数据对应的第一衍生人脸数据集；然后通过经训练的年龄判别模型，对该第一衍生人脸数据集中的多个衍生人脸数据进行特征数据的年龄判别；最后通过年龄判别后将年龄数据汇总生成年龄分布区间，并在其中获得与待测人脸数据匹配度较高的年龄数据。如此可有效解决在判别人脸数据的年龄的过程中，因可能出现的图像角度不佳、过曝或过暗导致的识别准确率不高的问题，提高年龄判别过程中算法的容错率，以使人脸年龄识别算法可动态适配多种不同环境，大幅提高人脸年龄识别的准确度。

需要说明的是，本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于计算机可读的存储介质中，如存储在电子设备的存储器中，并被该电子设备内的至少一个处理器执行，在执行过程中可包括上述的实施例的流程。其中，存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read OnlyMemory)、随机存取记忆体(RAM，Random Access Memory)、磁盘或光盘等。

综上所述，虽然本发明已以优选实施例揭露如上，但上述优选实施例并非用以限制本发明，本领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与润饰，因此本发明的保护范围以权利要求界定的范围为准。

Claims (16)

1.一种人脸识别方法，其中，包括以下步骤：

获取待测人脸数据；

将所述待测人脸数据按预设的不同年龄段进行人脸老化处理和人脸幼化处理，生成与所述待测人脸数据相关的多个代表不同年龄的衍生人脸数据，所述多个代表不同年龄的衍生人脸数据以对应的多张人脸所形成的一组人脸的形式进行呈现；

将所述多个代表不同年龄的衍生人脸数据按与之对应的年龄的大小进行连续分布处理，形成第一衍生人脸数据集；

将所述第一衍生人脸数据集中的衍生人脸数据分别进行年龄判别，生成与所述第一衍生人脸数据集对应的年龄分布区间；

判断所述年龄分布区间是否与第一参考年龄区间匹配，包括：判断每一所述衍生人脸数据经年龄判别后获得的年龄分布区间，与第一参考年龄区间之间的相关度是否高于预设阈值；

若是，则根据所述年龄分布区间，获得所述待测人脸数据对应的年龄数据，包括：若所述相关度高于预设阈值，则根据所述年龄分布区间，获取所述年龄分布区间的年龄中值数据，将所述年龄中值数据作为所述待测人脸数据对应的年龄数据；若所述相关度低于预设阈值，则调整所述年龄分布区间的区间位置，以使所述年龄分布区间最终与第一参考年龄区间匹配。

2.如权利要求1所述的人脸识别方法，其中，所述待测人脸数据基于预设的人脸数据生成模型生成所述第一衍生人脸数据集，在所述形成第一衍生人脸数据集之前，还包括：

获取参考人脸数据；

根据所述参考人脸数据，生成与所述参考人脸数据相关的第二衍生人脸数据集，其中，所述第二衍生人脸数据集包括多个不同的衍生人脸数据；

将所述第二衍生人脸数据集中的衍生人脸数据分别进行年龄判别，生成与所述第二衍生人脸数据集对应的年龄分布区间；

判断所述第二衍生人脸数据集对应的年龄分布区间是否与第二参考年龄区间匹配；

若否，更新所述人脸数据生成模型对应的模型参数，直至所述第二衍生人脸数据集对应的年龄分布区间，经所述年龄判别后均与所述第二参考年龄区间匹配。

3.如权利要求1所述的人脸识别方法，其中，所述将所述第一衍生人脸数据集中的衍生人脸数据分别进行年龄判别，生成与所述第一衍生人脸数据集对应的年龄分布区间，包括：

将所述多个代表不同年龄的衍生人脸数据通过预设的年龄判别模型分别进行年龄判别，生成与所述第一衍生人脸数据集对应的年龄分布区间；

其中，所述年龄判别模型用于根据从所述衍生人脸数据提取的特征数据，判别出与所述特征数据对应的年龄数据。

4.如权利要求3所述的人脸识别方法，其中，所述年龄判别模型包括多个特征数据判别模型，

其中，一所述特征数据判别模型用于判别一预设种类的特征数据，并根据所述特征数据获得与所述预设种类的特征数据对应的年龄数据。

5.如权利要求3所述的人脸识别方法，其中，在所述将所述多个代表不同年龄的衍生人脸数据通过预设的年龄判别模型分别进行年龄判别，生成与所述第一衍生人脸数据集对应的年龄分布区间之前，还包括：

获取参考人脸数据，其中，所述参考人脸数据包括年龄数据；

根据所述参考人脸数据，提取与所述参考人脸数据对应的特征数据；

将所述参考人脸数据对应的特征数据和与所述参考人脸数据对应的特征数据所对应的年龄数据进行关联，生成所述年龄判别模型。

6.如权利要求3至5任意一项所述的人脸识别方法，其中，所述特征数据利用深度学习和卷积神经网络从人脸数据中获取。

7.如权利要求3至5任意一项所述的人脸识别方法，其中，所述年龄判别模型由多个特征数据判别模型按预设的权重系数进行关联集合而成。

8.一种人脸识别装置，其中，所述人脸识别装置包括：

第一获取单元，用于获取待测人脸数据；

第一生成单元，用于根据所述待测人脸数据，生成与所述待测人脸数据相关的第一衍生人脸数据集，其中，所述第一衍生人脸数据集包括多个不同的衍生人脸数据；

第一判别单元，用于将所述第一衍生人脸数据集中的衍生人脸数据分别进行年龄判别，生成与所述第一衍生人脸数据集对应的年龄分布区间；

第一判断单元，用于判断所述年龄分布区间是否与第一参考年龄区间匹配；以及

第二获取单元，用于若是，则根据所述年龄分布区间，获得所述待测人脸数据对应的年龄数据；

所述第一生成单元，包括：

第二生成子单元，用于将所述待测人脸数据按预设的不同年龄段进行人脸老化处理和人脸幼化处理，生成与所述待测人脸数据相关的多个代表不同年龄的衍生人脸数据，所述多个代表不同年龄的衍生人脸数据以对应的多张人脸所形成的一组人脸的形式进行呈现；

第三生成子单元，用于将所述多个代表不同年龄的衍生人脸数据按与之对应的年龄的大小进行连续分布处理，形成第一衍生人脸数据集；

所述第一判断单元，包括：

第一判断子单元，用于判断每一所述衍生人脸数据经年龄判别后获得的年龄分布区间，与第一参考年龄区间之间的相关度是否高于预设阈值；

所述第二获取单元，包括：

第二获取子单元，用于若所述相关度高于预设阈值，则根据所述年龄分布区间，获取所述年龄分布区间的年龄中值数据，将所述年龄中值数据作为所述待测人脸数据对应的年龄数据；以及

调整子单元，用于若所述相关度低于预设阈值，则调整所述年龄分布区间的区间位置，以使所述年龄分布区间最终与第一参考年龄区间匹配。

9.如权利要求8所述的人脸识别装置，其中，所述待测人脸数据基于预设的人脸数据生成模型生成所述第一衍生人脸数据集，所述人脸识别装置还包括：

第三获取单元，用于获取参考人脸数据；

第二生成单元，用于根据所述参考人脸数据，生成与所述参考人脸数据相关的第二衍生人脸数据集，其中，所述第二衍生人脸数据集包括多个不同的衍生人脸数据；

第二判别单元，用于将所述第二衍生人脸数据集中的衍生人脸数据分别进行年龄判别，生成与所述第二衍生人脸数据集对应的年龄分布区间；

第二判断单元，用于判断所述第二衍生人脸数据集对应的年龄分布区间是否与第二参考年龄区间匹配；以及

更新单元，用于若否，更新所述人脸数据生成模型对应的模型参数，直至所述第二衍生人脸数据集对应的年龄分布区间，经所述年龄判别后均与所述第二参考年龄区间匹配。

10.如权利要求8所述的人脸识别装置，其中，所述第一判别单元，包括：

第一判别子单元，用于将所述多个代表不同年龄的衍生人脸数据通过预设的年龄判别模型分别进行年龄判别，生成与所述第一衍生人脸数据集对应的年龄分布区间；

其中，所述年龄判别模型用于根据从所述衍生人脸数据提取的特征数据，判别出与所述特征数据对应的年龄数据。

11.如权利要求10所述的人脸识别装置，其中，所述年龄判别模型包括多个特征数据判别模型，

其中，一所述特征数据判别模型用于判别一预设种类的特征数据，并根据所述特征数据获得与所述预设种类的特征数据对应的年龄数据。

12.如权利要求10所述的人脸识别装置，其中，所述第一判别单元，还包括：

第一获取子单元，用于获取参考人脸数据，其中，所述参考人脸数据包括年龄数据；

提取子单元，用于根据所述参考人脸数据，提取与所述参考人脸数据对应的特征数据；以及

第一生成子单元，用于将所述参考人脸数据对应的特征数据和与所述参考人脸数据对应的特征数据所对应的年龄数据进行关联，生成所述年龄判别模型。

13.如权利要求10至12任意一项所述的人脸识别装置，其中，所述特征数据利用深度学习和卷积神经网络从人脸数据中获取。

14.如权利要求10至12任意一项所述的人脸识别装置，其中，所述年龄判别模型由多个特征数据判别模型按预设的权重系数进行关联集合而成。

15.一种存储介质，其中，所述存储介质中存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载以执行如权利要求1至7任意一项所述的人脸识别方法。

16.一种电子设备，其中，包括处理器、存储器，所述处理器与所述存储器电性连接，所述存储器用于存储指令和数据，所述处理器用于执行如权利要求1至7任意一项所述的人脸识别方法。