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龍圖騰網獲悉深圳數聯天下智能科技有限公司申請的專利年齡識別模型的訓練方法、人臉年齡識別方法及相關裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114170654B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111421021.7，技術領域涉及：G06V40/16；該發明授權年齡識別模型的訓練方法、人臉年齡識別方法及相關裝置是由陳仿雄設計研發完成，并于2021-11-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本年齡識別模型的訓練方法、人臉年齡識別方法及相關裝置在說明書摘要公布了：本申請實施例涉及人臉圖像識別技術領域，公開了一種年齡識別模型的訓練方法、人臉年齡識別方法及相關裝置，訓練得到的年齡識別模型包括年齡分類模型、不確定性模型和年齡回歸模型。第一階段，采用不確定性模型將噪聲干擾對由訓練得到的年齡分類模型輸出的第一預測年齡值的影響轉化為不確定性概率。第二階段，采用該訓練集對回歸神經網絡進行訓練，并將各人臉圖像對應的不確定性概率引入損失函數，得到年齡回歸模型。不確定性概率的引入相當于告訴年齡回歸模型：對于各人臉圖像提取的特征具有一定概率的不確定性。從而在訓練過程中，不確定性概率較高的圖像特性，需要重點學習，能夠減輕上述噪聲帶來的影響，提高模型的泛化能力和準確度。

本發明授權年齡識別模型的訓練方法、人臉年齡識別方法及相關裝置在權利要求書中公布了：1.一種年齡識別模型的訓練方法，其特征在于，所述年齡識別模型包括年齡分類模型、不確定性模型和年齡回歸模型，所述方法包括： 獲取訓練集，所述訓練集包括多個人臉圖像； 采用所述訓練集，對分類神經網絡進行訓練，直至所述分類神經網絡收斂，得到所述年齡分類模型，所述年齡分類模型輸出所述訓練集中各人臉圖像的年齡概率向量； 根據目標人臉圖像的年齡概率向量，確定所述目標人臉圖像的第一預測年齡值，其中，所述目標人臉為所述訓練集中任意一個人臉圖像； 建立所述不確定性模型，以獲取所述目標人臉圖像的第一預測年齡值對應的不確定性概率，所述不確定性概率反映所述第一預測年齡值與實際年齡值的偏差； 采用所述訓練集和損失函數，對回歸神經網絡進行訓練，直至所述回歸神經網絡收斂，得到所述年齡回歸模型，其中，所述損失函數包括各所述人臉圖像對應的不確定性概率的損失； 所述建立所述不確定性模型，以獲取所述目標人臉圖像的第一預測年齡值對應的不確定性概率，包括： 對所述目標人臉圖像進行人臉特征丟棄處理，獲取多個目標變化人臉圖像； 將所述多個目標變化人臉圖像分別輸入所述年齡分類模型，得到所述多個目標變化人臉圖像分別對應的年齡概率向量； 根據所述多個目標變化人臉圖像分別對應的年齡概率向量，分別確定各所述目標變化人臉圖像的第二預測年齡值； 獲取所述第一預測年齡值和各所述第二預測年齡值的平均值，以及，獲取所述第一預測年齡值和各所述第二預測年齡值的方差； 根據所述平均值和所述方差，采用高斯分布計算所述目標人臉圖像的第一預測年齡值對應的不確定性概率； 所述損失函數包括以下公式： 其中，Loss為損失，N為所述訓練集中人臉圖像的數量，i為人臉圖像的標號，xi為訓練集中的第i張人臉圖像，Yi為所述第i張人臉圖像的真實年齡，pxi為所述第i張人臉圖像的不確定概率，為所述回歸神經網絡輸出的預測年齡值。

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