年齡的預(yù)測方法、裝置及終端與流程
本公開涉及人臉識別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種年齡的預(yù)測方法、裝置及終端。
背景技術(shù)：
相關(guān)技術(shù)中，通常采用模式識別的方法來對用戶進行年齡的預(yù)測，而模式識別方法中普遍存在的問題是：用戶的臉部角度、光線、表情等的變化都會引起年齡預(yù)測結(jié)果的變化。如果變化太劇烈，說明算法不穩(wěn)定；如果預(yù)測結(jié)果與正確年齡的偏差太大，說明算法不精確，尤其對于女士的年齡預(yù)測結(jié)果比實際年齡大太多的情況，給用戶帶來非常不好的用戶體驗。
技術(shù)實現(xiàn)要素：
為克服相關(guān)技術(shù)中存在的問題，本公開提供了年齡的預(yù)測方法、裝置及終端。
根據(jù)本公開實施例的第一方面，提供一種年齡的預(yù)測方法，包括：
采集取景區(qū)域中的用戶的多幀面部圖像；
將采集到的各幀面部圖像輸入到預(yù)訓(xùn)練的預(yù)測模型中，對所述用戶進行年齡的預(yù)測，得到所述用戶的多個預(yù)測年齡值；
基于所述多個預(yù)測年齡值確定當(dāng)前的參考年齡值，并顯示所述參考年齡值。
可選的，所述方法還包括：
采集多個用戶樣本的特征，所述特征包括性別、年齡以及面部圖像；
基于所述多個用戶樣本的特征進行訓(xùn)練，得到所述預(yù)測模型。
可選的，所述基于所述多個用戶樣本的特征進行訓(xùn)練，包括：
通過支持向量機結(jié)合方向梯度直方圖的方法，或卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對所述多個用戶樣本的特征進行訓(xùn)練。
可選的，所述基于所述多個年齡值確定當(dāng)前的參考年齡值，包括：
對于當(dāng)前的第N幀面部圖像，將所述第1幀面部圖像的預(yù)測年齡值-第N幀面部圖像的預(yù)測年齡值進行加權(quán)平均計算，得到對應(yīng)于所述第N幀面部圖像的年齡參考值，N為大于2的自然數(shù)。
可選的，所述將所述第1幀面部圖像的預(yù)測年齡值-第N幀面部圖像的預(yù)測年齡值進行加權(quán)平均計算，包括：
基于預(yù)設(shè)置的權(quán)重分配規(guī)則，為所述第1幀面部圖像的預(yù)測年齡值-第N幀面部圖像的預(yù)測年齡值分別分配權(quán)重；
基于所分配的權(quán)重對所述第1幀面部圖像的預(yù)測年齡值-第N幀面部圖像的預(yù)測年齡值進行加權(quán)平均計算。
根據(jù)本公開實施例的第二方面，提供一種年齡的預(yù)測裝置，包括：
第一采集模塊，被配置為采集取景區(qū)域中的用戶的多幀面部圖像；
預(yù)測模塊，被配置為將采集到的各幀面部圖像輸入到預(yù)訓(xùn)練的預(yù)測模型中，對所述用戶進行年齡的預(yù)測，得到所述用戶的多個預(yù)測年齡值；
確定模塊，被配置為基于所述多個預(yù)測年齡值確定當(dāng)前的參考年齡值，并顯示所述參考年齡值。
可選的，所述裝置還包括：
第二采集模塊，被配置為采集多個用戶樣本的特征，所述特征包括性別、年齡以及面部圖像；
訓(xùn)練模塊，被配置為基于所述多個用戶樣本的特征進行訓(xùn)練，得到所述預(yù)測模型。
可選的，所述訓(xùn)練模塊包括：
訓(xùn)練子模塊，被配置為通過支持向量機結(jié)合方向梯度直方圖的方法，或卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對所述多個用戶樣本的特征進行訓(xùn)練。
可選的，所述確定模塊包括：
第一計算子模塊，被配置為對于當(dāng)前的第N幀面部圖像，將所述第1幀面部圖像的預(yù)測年齡值-第N幀面部圖像的預(yù)測年齡值進行加權(quán)平均計算，得到對應(yīng)于所述第N幀面部圖像的年齡參考值，N為大于2的自然數(shù)。
可選的，所述第一計算子模塊包括：
分配子模塊，被配置為基于預(yù)設(shè)置的權(quán)重分配規(guī)則，為所述第1幀面部圖像的預(yù)測年齡值-第N幀面部圖像的預(yù)測年齡值分別分配權(quán)重；
第三計算子模塊，被配置為基于所分配的權(quán)重對所述第1幀面部圖像的預(yù)測年齡值-第N幀面部圖像的預(yù)測年齡值進行加權(quán)平均計算。
根據(jù)本公開實施例的第三方面，提供一種終端，包括：處理器；用于存儲處理器可執(zhí)行指令的存儲器；其中，所述處理器被配置為：
采集取景區(qū)域中的用戶的多幀面部圖像；
將采集到的各幀面部圖像輸入到預(yù)訓(xùn)練的預(yù)測模型中，對所述用戶進行年齡的預(yù)測；
基于所述多個預(yù)測年齡值確定當(dāng)前的參考年齡值，并顯示所述參考年齡值。
本公開的實施例提供的技術(shù)方案可以包括以下有益效果：
本公開中終端通過基于多個預(yù)測年齡值來確定最終要顯示給用戶的參考年齡值，能夠提高年齡預(yù)測的準(zhǔn)確度，避免預(yù)測的多個年齡值之間相差太大，也能夠避免顯示的參考年齡值與實際年齡值偏差太大，優(yōu)化用戶體驗。并且可以將參考年齡值顯示給用戶，供用戶參考相機對面部圖像的處理效果，以便用戶選擇合意的濾鏡，優(yōu)化用戶體驗。
本公開中由于預(yù)測年齡受光線、表情、角度、姿勢等多方面的影響，因而采用目標(biāo)跟蹤算法對用戶進行跟蹤，從而采集多幀面部圖像，采集的幀面部圖像越多，最后的參考年齡值越接近用戶的真實年齡，準(zhǔn)確度越高。
本公開中終端可以通過預(yù)訓(xùn)練的預(yù)測模型對用戶的年齡進行預(yù)測，終端可以基于多個用戶樣本的年齡、性別和面部圖像這些特征來訓(xùn)練預(yù)測模型，樣本越多，模型精度越高。
本公開中終端可以采用準(zhǔn)確度較高的SVM+HOG方法，或CNN等算法對樣本進行訓(xùn)練，從而得到預(yù)測模型。
本公開中終端可以基于多個幀面部圖像所預(yù)測出的年齡來確定最終要顯示的參考年齡值，例如對多個預(yù)測年齡值進行加權(quán)平均計算，從而提高年齡預(yù)測的精度和準(zhǔn)確度，更接近用戶的真實年齡，避免預(yù)測值與實際年齡相差過大，優(yōu)化用戶體驗。
本公開中終端可以基于預(yù)設(shè)的權(quán)重分配規(guī)則為各個預(yù)測年齡值分配權(quán)重，從而便于合理的對預(yù)測年齡值進行計算，得到更接近真實年齡的參考年齡值。
應(yīng)當(dāng)理解的是，以上的一般描述和后文的細節(jié)描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本公開。
附圖說明
此處的附圖被并入說明書中并構(gòu)成本說明書的一部分，示出了符合本公開的實施例，并與說明書一起用于解釋本公開的原理。
圖1是本公開根據(jù)一示例性實施例示出的一種年齡的預(yù)測方法流程圖。
圖2是本公開根據(jù)一示例性實施例示出的另一種年齡的預(yù)測方法流程圖。
圖3是本公開根據(jù)一示例性實施例示出的一種年齡的預(yù)測方法的應(yīng)用場景示意圖。
圖4是本公開根據(jù)一示例性實施例示出的一種年齡的預(yù)測裝置框圖。
圖5是本公開根據(jù)一示例性實施例示出的另一種年齡的預(yù)測裝置框圖。
圖6是本公開根據(jù)一示例性實施例示出的另一種年齡的預(yù)測裝置框圖。
圖7是本公開根據(jù)一示例性實施例示出的另一種年齡的預(yù)測裝置框圖。
圖8是本公開根據(jù)一示例性實施例示出的另一種年齡的預(yù)測裝置框圖。
圖9是本公開根據(jù)一示例性實施例示出的一種用于年齡的預(yù)測裝置的一結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實施方式
這里將詳細地對示例性實施例進行說明，其示例表示在附圖中。下面的描述涉及附圖時，除非另有表示，不同附圖中的相同數(shù)字表示相同或相似的要素。以下示例性實施例中所描述的實施方式并不代表與本公開相一致的所有實施方式。相反，它們僅是與如所附權(quán)利要求書中所詳述的、本公開的一些方面相一致的裝置和方法的例子。
在本公開使用的術(shù)語是僅僅出于描述特定實施例的目的，而非旨在限制本公開。在本公開和所附權(quán)利要求書中所使用的單數(shù)形式的“一種”、“所述”和“該”也旨在包括多數(shù)形式，除非上下文清楚地表示其他含義。還應(yīng)當(dāng)理解，本文中使用的術(shù)語“和/或”是指并包含一個或多個相關(guān)聯(lián)的列出項目的任何或所有可能組合。
應(yīng)當(dāng)理解，盡管在本公開可能采用術(shù)語第一、第二、第三等來描述各種信息，但這些信息不應(yīng)限于這些術(shù)語。這些術(shù)語僅用來將同一類型的信息彼此區(qū)分開。例如，在不脫離本公開范圍的情況下，第一信息也可以被稱為第二信息，類似地，第二信息也可以被稱為第一信息。取決于語境，如在此所使用的詞語“如果”可以被解釋成為“在……時”或“當(dāng)……時”或“響應(yīng)于確定”。
如圖1所示，圖1是根據(jù)一示例性實施例示出的一種年齡的預(yù)測方法流程圖，該方法可以用于終端中，包括以下步驟：
步驟101、采集取景區(qū)域中的用戶的多幀面部圖像。
本公開中的終端可以是任何具有上網(wǎng)功能的智能終端，例如，可以具體為手機、平板電腦、PDA(Personal Digital Assistant，個人數(shù)字助理)等。其中，終端可以通過無線局域網(wǎng)接入路由器，并通過路由器訪問公網(wǎng)上的服務(wù)器。
終端的相機中，可以自帶年齡預(yù)測功能，在開啟了該年齡預(yù)測功能的情況下，會基于取景區(qū)域中的用戶的面部圖像對用戶進行年齡的預(yù)測。其中，該年齡預(yù)測功能可以手動開啟，也可以預(yù)先進行設(shè)置，每次打開拍照功能時自動開啟。
步驟102、將采集到的各幀面部圖像輸入到預(yù)訓(xùn)練的預(yù)測模型中，對用戶進行年齡的預(yù)測，得到用戶的多個預(yù)測年齡值。
本公開實施例中，針對采集的每一幀面部圖像，終端都對其進行年齡的預(yù)測，從而得到多個預(yù)測年齡值。終端可以對每一幀面部圖像都進行存儲，也可以不存儲，不存儲的情況下，在基于每一幀面部圖像得到預(yù)測年齡值之后，將對應(yīng)的面部圖像刪除即可。終端可以將多個預(yù)測年齡值進行存儲，以便后續(xù)基于多個預(yù)測年齡值計算參考年齡值。
步驟103、基于多個預(yù)測年齡值確定當(dāng)前的參考年齡值，并顯示該參考年齡值。
本公開實施例中，終端參考預(yù)測得到的多個預(yù)測年齡值，確定最終要顯示給用戶的參考年齡值。
上述實施例中，終端通過基于多個預(yù)測年齡值來確定最終要顯示給用戶的參考年齡值，能夠提高年齡預(yù)測的準(zhǔn)確度，避免預(yù)測的多個預(yù)測年齡值之間相差太大，也能夠避免顯示的參考年齡值與實際年齡值偏差太大，優(yōu)化用戶體驗。
如圖2所示，圖2是根據(jù)一示例性實施例示出的另一種年齡的預(yù)測方法流程圖，該方法可以用于終端中，包括以下步驟：
步驟201、識別取景區(qū)域中的用戶。
本公開實施例中，終端可以對攝像頭取景區(qū)域中的用戶進行識別，并通過對面部圖像進行對比來確定是否是同一用戶。
步驟202、在用戶為同一人的情況下，基于目標(biāo)跟蹤算法采集用戶的多幀面部圖像。
本公開步驟中，終端可以采用目標(biāo)跟蹤算法，例如meansift算法、Camshift算法等對用戶的面部圖像進行跟蹤，而且，只要用戶的面部未離開攝像頭的取景范圍，就一直保持跟蹤狀態(tài)，從而針對同一用戶能夠持續(xù)采集多幀面部圖像。采用目標(biāo)跟蹤算法的目的是對同一用戶采集多幀面部圖像，以便對每幀圖像都進行年齡預(yù)測，然后對得到的若干預(yù)測年齡值進行綜合取值，得到最終的參考年齡值，由于預(yù)測年齡受光線、表情、角度、姿勢等多方面的影響，因而采集的幀面部圖像越多，最后的參考年齡值越接近用戶的真實年齡，準(zhǔn)確度越高。
步驟203、對于每一幀面部圖像，基于預(yù)訓(xùn)練的預(yù)測模型進行年齡的預(yù)測。
本公開實施例中，終端預(yù)先訓(xùn)練預(yù)測模型。首先獲取多個用戶樣本，用戶樣本為標(biāo)記有年齡和性別的面部圖像，終端采集這些用戶樣本的特征，特征即：面部圖像及對應(yīng)的性別和年齡，然后基于這些特征進行訓(xùn)練，能夠得到預(yù)測模型。其中，終端可以通過例如SVM(Support Vector Machine，支持向量機)+HOG(Histogram of Oriented Gradient，方向梯度直方圖)的方式，或者CNN(Convolutional Neural Network，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))進行深度學(xué)習(xí)，來訓(xùn)練得到預(yù)測模型，不同的方法得到的預(yù)測模型不完全相同，終端可以選擇其一種方式進行訓(xùn)練，得到一個預(yù)測模型，不同方法得到的預(yù)測模型都可以用于對用戶的年齡進行預(yù)測。
步驟204、將多個預(yù)測年齡值進行計算，得到參考年齡值。
由于本公開實施例的目的是綜合多個預(yù)測年齡值來確定最終要顯示給用戶的參考年齡值，因而對于所采集的前幾幀面部圖像，通常不需要顯示預(yù)測結(jié)果，而是作為計算參考年齡值的基礎(chǔ)。通常，可以設(shè)置數(shù)值N，例如5，從第5幀面部圖像開始，基于第1幀-第5幀面部圖像的預(yù)測年齡值來確定第5幀面部圖像的參考年齡值，也就是當(dāng)前的參考年齡值。
在一個可能的實現(xiàn)方式中，終端對第1幀面部圖像的預(yù)測年齡值-第N幀面部圖像的預(yù)測年齡值進行平均計算，求取其平均值，作為參考年齡值。將所采集的5幀面部圖像分別進行預(yù)測得到的5個預(yù)測年齡值進行平均計算，得到的結(jié)果作為當(dāng)前的參考年齡值。
例如，所顯示的參考年齡值可以基于下式(1)進行計算：
其中g(shù)i為第i幀面部圖像經(jīng)預(yù)測模型識別出的預(yù)測年齡值，showage為顯示在屏幕上的參考年齡值。
在另一個可能的實現(xiàn)方式中，終端對第1幀面部圖像對應(yīng)的預(yù)測年齡值-第N幀面部圖像對應(yīng)的預(yù)測年齡值進行加權(quán)平均計算，將計算結(jié)果作為參考年齡值。其中加權(quán)值可以基于預(yù)設(shè)置的加權(quán)分配規(guī)則來定，例如，采集時間越靠近當(dāng)前時間的面部圖像的預(yù)測年齡值對應(yīng)的加權(quán)值越大，從而，由于綜合考慮了多個預(yù)測年齡值，能夠提高預(yù)測的準(zhǔn)確度，避免預(yù)測結(jié)果出現(xiàn)過大偏差，也避免與實際年齡值出現(xiàn)過大偏差。
在一個可能的實現(xiàn)方式中，也可以在第N幀之后，對每一幀圖像，都結(jié)合前面每一幀圖像的預(yù)測的年齡值來確定參考年齡值。例如設(shè)置N為10，那么對于第11幀圖像，基于第1-第11幀圖像分別預(yù)測到的年齡值得到參考年齡值，并顯示該參考年齡值；對于第12幀面部圖像，基于第1-第12幀圖像分別預(yù)測到的年齡值得到參考年齡值，并顯示該參考年齡值。
例如，所顯示的參考年齡值可以基于下式(2)進行計算：
其中wi為權(quán)重，wi的累加和為1。
步驟205、顯示參考年齡值。
本公開步驟中，將參考年齡值顯示給用戶，由于該預(yù)測年齡的功能通常在開啟了美膚功能時使用，因而能夠為用戶提供較好的參考，用戶能夠直觀的看到當(dāng)前的美膚效果以及對應(yīng)的年齡。
采用上述方法，當(dāng)采集了的面部圖像的數(shù)量較多時，最終計算的參考年齡值也漸漸趨于平穩(wěn)，并接近用戶的真實年齡，從而提高年齡顯示的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。
如圖3所示，圖3是本公開根據(jù)一示例性實施例示出的一種年齡的預(yù)測方法的應(yīng)用場景示意圖。在圖3所示的場景中，包括：作為終端的智能手機。
當(dāng)用戶開啟了智能手機的美膚相機功能時，攝像頭開始采集取景區(qū)域中的用戶的面部圖像，并對采集的每一幀面部圖像，輸入到預(yù)訓(xùn)練的預(yù)測模型中進行年齡的預(yù)測，從而得到多個年齡預(yù)測值。由于設(shè)置了閾值為6，因而對于第6幀面部圖像，通過預(yù)測模型計算出其預(yù)測年齡值之后，將第1幀面部圖像對應(yīng)的預(yù)測年齡值-第6幀面部圖像對應(yīng)的預(yù)測年齡值進行平均計算，得到參考年齡值，終端將該參考年齡值顯示在屏幕上，供用戶參考。并在之后采集的每一幀面部圖像，都進行上述計算，例如對第10幀面部圖像，將第1幀面部圖像對應(yīng)的預(yù)測年齡值-第10幀面部圖像對應(yīng)的預(yù)測年齡值進行平均計算，將得到的值作為參考年齡值進行顯示。
在圖3所示應(yīng)用場景中，實現(xiàn)年齡的預(yù)測的具體過程可以參見前述對圖1-2中的描述，在此不再贅述。
與前述年齡的預(yù)測方法實施例相對應(yīng)，本公開還提供了年齡的預(yù)測裝置及其所應(yīng)用的終端的實施例。
如圖4所示，圖4是本公開根據(jù)一示例性實施例示出的一種年齡的預(yù)測裝置框圖，該裝置可以應(yīng)用在終端中，并用于執(zhí)行圖1所示實施例的方法，該裝置可以包括：第一采集模塊410、預(yù)測模塊420和確定模塊430。
其中，第一采集模塊410，被配置為采集取景區(qū)域中的用戶的多幀面部圖像；
預(yù)測模塊420，被配置為將采集到的各幀面部圖像輸入到預(yù)訓(xùn)練的預(yù)測模型中，對所述用戶進行年齡的預(yù)測，得到用戶的多個預(yù)測年齡值；
確定模塊430，被配置為基于多個預(yù)測年齡值確定當(dāng)前的參考年齡值，并顯示該參考年齡值。
上述實施例中，終端通過基于多個預(yù)測年齡值來確定最終要顯示給用戶的參考年齡值，能夠提高年齡預(yù)測的準(zhǔn)確度，避免預(yù)測的多個年齡值之間相差太大，也能夠避免顯示的參考年齡值與實際年齡值偏差太大，優(yōu)化用戶體驗。而且由于預(yù)測年齡受光線、表情、角度、姿勢等多方面的影響，因而采用目標(biāo)跟蹤算法對用戶進行跟蹤，從而采集多幀面部圖像，采集的幀面部圖像越多，最后的參考年齡值越接近用戶的真實年齡，準(zhǔn)確度越高。另一方面，終端可以將參考年齡值顯示給用戶，供用戶參考相機對面部圖像的處理效果，以便用戶選擇合意的濾鏡，優(yōu)化用戶體驗。
如圖5所示，圖5是本公開根據(jù)一示例性實施例示出的另一種年齡的預(yù)測裝置框圖，該實施例在前述圖4所示實施例的基礎(chǔ)上，該裝置還可以包括：第二采集模塊440和訓(xùn)練模塊450。
第二采集模塊440，被配置為采集多個用戶樣本的特征，所述特征包括性別、年齡以及面部圖像；
訓(xùn)練模塊450，被配置為基于所述多個用戶樣本的特征進行訓(xùn)練，得到所述預(yù)測模型。
上述實施例中，終端可以基于多個用戶樣本的年齡、性別和面部圖像這些特征來訓(xùn)練預(yù)測模型，樣本越多，模型精度越高。
如圖6所示，圖6是本公開根據(jù)一示例性實施例示出的另一種年齡的預(yù)測裝置框圖，該實施例在前述圖5所示實施例的基礎(chǔ)上，訓(xùn)練模塊450可以包括：訓(xùn)練子模塊451。
訓(xùn)練子模塊451，被配置為通過支持向量機結(jié)合方向梯度直方圖的方法，或卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對所述多個用戶樣本的特征進行訓(xùn)練。
上述實施例中，終端可以采用準(zhǔn)確度較高的SVM+HOG，或CNN等算法對樣本進行訓(xùn)練，從而得到預(yù)測模型。
如圖7所示，圖7是本公開根據(jù)一示例性實施例示出的另一種年齡的預(yù)測裝置框圖，該實施例在前述圖4所示實施例的基礎(chǔ)上，確定模塊430可以包括：第一計算子模塊431。
第一計算子模塊431，被配置為對于當(dāng)前的第N幀面部圖像，將所述第1幀面部圖像的預(yù)測年齡值-第N幀面部圖像的預(yù)測年齡值進行加權(quán)平均計算，得到對應(yīng)于所述第N幀面部圖像的年齡參考值，N為大于2的自然數(shù)。
上述實施例中，終端可以基于多個幀面部圖像所預(yù)測出的年齡來確定最終要顯示的參考年齡值，例如對多個預(yù)測年齡值進行加權(quán)平均計算，從而提高年齡預(yù)測的精度和準(zhǔn)確度，更接近用戶的真實年齡，避免預(yù)測值與實際年齡相差過大，優(yōu)化用戶體驗。
如圖8所示，圖8是本公開根據(jù)一示例性實施例示出的另一種年齡的預(yù)測裝置框圖，該實施例在前述圖7所示實施例的基礎(chǔ)上，第一計算子模塊431可以包括：
分配子模塊433和第三計算子模塊434。
分配子模塊433，被配置為基于預(yù)設(shè)置的權(quán)重分配規(guī)則，為所述第1幀面部圖像的預(yù)測年齡值-第N幀面部圖像的預(yù)測年齡值分別分配權(quán)重；
第三計算子模塊434，被配置為基于所分配的權(quán)重對所述第1幀面部圖像的預(yù)測年齡值-第N幀面部圖像的預(yù)測年齡值進行加權(quán)平均計算。
其中，權(quán)重分配規(guī)則包括：
面部圖像的采集時間距離當(dāng)前時間越近，權(quán)重越大。
上述實施例中，終端可以基于預(yù)設(shè)的權(quán)重分配規(guī)則為各個預(yù)測年齡值分配權(quán)重，從而便于合理的對預(yù)測年齡值進行計算，得到更接近真實年齡的參考年齡值。
上述圖4至圖8示出的年齡的預(yù)測裝置實施例可以應(yīng)用在終端中。
上述裝置中各個單元的功能和作用的實現(xiàn)過程具體詳見上述方法中對應(yīng)步驟的實現(xiàn)過程，在此不再贅述。
對于裝置實施例而言，由于其基本對應(yīng)于方法實施例，所以相關(guān)之處參見方法實施例的部分說明即可。以上所描述的裝置實施例僅僅是示意性的，其中所述作為分離部件說明的單元可以是或者也可以不是物理上分開的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位于一個地方，或者也可以分布到多個網(wǎng)絡(luò)單元上。可以根據(jù)實際的需要選擇其中的部分或者全部模塊來實現(xiàn)本公開方案的目的。本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在不付出創(chuàng)造性勞動的情況下，即可以理解并實施。
與圖4相應(yīng)的，本公開還提供一種終端，所述終端包括有處理器；用于存儲處理器可執(zhí)行指令的存儲器；其中，所述處理器被配置為：
采集取景區(qū)域中的用戶的多幀面部圖像；
將采集到的各幀面部圖像輸入到預(yù)訓(xùn)練的預(yù)測模型中，對所述用戶進行年齡的預(yù)測；
基于所述多個預(yù)測年齡值確定當(dāng)前的參考年齡值，并顯示所述參考年齡值。
如圖9所示，圖9是本公開根據(jù)一示例性實施例示出的一種用于年齡的預(yù)測裝置900的一結(jié)構(gòu)示意圖(終端側(cè))。例如，裝置900可以是具有路由功能的移動電話，計算機，數(shù)字廣播終端，消息收發(fā)設(shè)備，游戲控制臺，平板設(shè)備，醫(yī)療設(shè)備，健身設(shè)備，個人數(shù)字助理等。
參照圖9，裝置900可以包括以下一個或多個組件：處理組件902，存儲器904，電源組件906，多媒體組件908，音頻組件910，輸入/輸出(I/O)的接口912，傳感器組件914，以及通信組件916。
處理組件902通?？刂蒲b置900的整體操作，諸如與顯示，電話呼叫，數(shù)據(jù)通信，相機操作和記錄操作相關(guān)聯(lián)的操作。處理組件902可以包括一個或多個處理器920來執(zhí)行指令，以完成上述的方法的全部或部分步驟。此外，處理組件902可以包括一個或多個模塊，便于處理組件902和其他組件之間的交互。例如，處理組件902可以包括多媒體模塊，以方便多媒體組件908和處理組件902之間的交互。
存儲器904被配置為存儲各種類型的數(shù)據(jù)以支持在裝置900的操作。這些數(shù)據(jù)的示例包括用于在裝置900上操作的任何應(yīng)用程序或方法的指令，聯(lián)系人數(shù)據(jù)，電話簿數(shù)據(jù)，消息，圖片，視頻等。存儲器904可以由任何類型的易失性或非易失性存儲設(shè)備或者它們的組合實現(xiàn)，如靜態(tài)隨機存取存儲器(SRAM)，電可擦除可編程只讀存儲器(EEPROM)，可擦除可編程只讀存儲器(EPROM)，可編程只讀存儲器(PROM)，只讀存儲器(ROM)，磁存儲器，快閃存儲器，磁盤或光盤。
電源組件906為裝置900的各種組件提供電力。電源組件906可以包括電源管理系統(tǒng)，一個或多個電源，及其他與為裝置900生成、管理和分配電力相關(guān)聯(lián)的組件。
多媒體組件908包括在所述裝置900和用戶之間的提供一個輸出接口的屏幕。在一些實施例中，屏幕可以包括液晶顯示器(LCD)和觸摸面板(TP)。如果屏幕包括觸摸面板，屏幕可以被實現(xiàn)為觸摸屏，以接收來自用戶的輸入信號。觸摸面板包括一個或多個觸摸傳感器以感測觸摸、滑動和觸摸面板上的手勢。所述觸摸傳感器可以不僅感測觸摸或滑動動作的邊界，而且還檢測與所述觸摸或滑動操作相關(guān)的持續(xù)時間和壓力。在一些實施例中，多媒體組件908包括一個前置攝像頭和/或后置攝像頭。當(dāng)裝置900處于操作模式，如拍攝模式或視頻模式時，前置攝像頭和/或后置攝像頭可以接收外部的多媒體數(shù)據(jù)。每個前置攝像頭和后置攝像頭可以是一個固定的光學(xué)透鏡系統(tǒng)或具有焦距和光學(xué)變焦能力。
音頻組件910被配置為輸出和/或輸入音頻信號。例如，音頻組件910包括一個麥克風(fēng)(MIC)，當(dāng)裝置900處于操作模式，如呼叫模式、記錄模式和語音識別模式時，麥克風(fēng)被配置為接收外部音頻信號。所接收的音頻信號可以被進一步存儲在存儲器904或經(jīng)由通信組件916發(fā)送。在一些實施例中，音頻組件910還包括一個揚聲器，用于輸出音頻信號。
I/O接口912為處理組件902和外圍接口模塊之間提供接口，上述外圍接口模塊可以是鍵盤，點擊輪，按鈕等。這些按鈕可包括但不限于：主頁按鈕、音量按鈕、啟動按鈕和鎖定按鈕。
傳感器組件914包括一個或多個傳感器，用于為裝置900提供各個方面的狀態(tài)評估。例如，傳感器組件914可以檢測到裝置900的打開/關(guān)閉狀態(tài)，組件的相對定位，例如所述組件為裝置900的顯示器和小鍵盤，傳感器組件914還可以檢測裝置900或裝置900一個組件的位置改變，用戶與裝置900接觸的存在或不存在，裝置900方位或加速/減速和裝置900的溫度變化。傳感器組件914可以包括接近傳感器，被配置用來在沒有任何的物理接觸時檢測附近物體的存在。傳感器組件914還可以包括光傳感器，如CMOS或CCD圖像傳感器，用于在成像應(yīng)用中使用。在一些實施例中，該傳感器組件914還可以包括加速度傳感器，陀螺儀傳感器，磁傳感器，壓力傳感器，微波傳感器或溫度傳感器。
通信組件916被配置為便于裝置900和其他設(shè)備之間有線或無線方式的通信。裝置900可以接入基于通信標(biāo)準(zhǔn)的無線網(wǎng)絡(luò)，如WiFi，2G或3G，或它們的組合。在一個示例性實施例中，通信組件916經(jīng)由廣播信道接收來自外部廣播管理系統(tǒng)的廣播信號或廣播相關(guān)信息。在一個示例性實施例中，所述通信組件916還包括近場通信(NFC)模塊，以促進短程通信。例如，在NFC模塊可基于射頻識別(RFID)技術(shù)，紅外數(shù)據(jù)協(xié)會(IrDA)技術(shù)，超寬帶(UWB)技術(shù)，藍牙(BT)技術(shù)和其他技術(shù)來實現(xiàn)。
在示例性實施例中，裝置900可以被一個或多個應(yīng)用專用集成電路(ASIC)、數(shù)字信號處理器(DSP)、數(shù)字信號處理設(shè)備(DSPD)、可編程邏輯器件(PLD)、現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)、控制器、微控制器、微處理器或其他電子元件實現(xiàn)，用于執(zhí)行上述方法。
在示例性實施例中，還提供了一種包括指令的非臨時性計算機可讀存儲介質(zhì)，例如包括指令的存儲器904，上述指令可由裝置900的處理器920執(zhí)行以完成上述方法。例如，所述非臨時性計算機可讀存儲介質(zhì)可以是ROM、隨機存取存儲器(RAM)、CD-ROM、磁帶、軟盤和光數(shù)據(jù)存儲設(shè)備等。
本公開還提供了一種非臨時性計算機可讀存儲介質(zhì)，當(dāng)所述存儲介質(zhì)中的指令由移動終端的處理器執(zhí)行時，使得移動終端能夠執(zhí)行一種年齡的預(yù)測方法，所述方法包括：
采集取景區(qū)域中的用戶的多幀面部圖像；
將采集到的各幀面部圖像輸入到預(yù)訓(xùn)練的預(yù)測模型中，對所述用戶進行年齡的預(yù)測，得到所述用戶的多個預(yù)測年齡值；
基于所述多個預(yù)測年齡值確定當(dāng)前的參考年齡值，并顯示所述參考年齡值。
本領(lǐng)域技術(shù)人員在考慮說明書及實踐這里公開的發(fā)明后，將容易想到本公開的其它實施方案。本公開旨在涵蓋本公開的任何變型、用途或者適應(yīng)性變化，這些變型、用途或者適應(yīng)性變化遵循本公開的一般性原理并包括本公開未公開的本技術(shù)領(lǐng)域中的公知常識或慣用技術(shù)手段。說明書和實施例僅被視為示例性的，本公開的真正范圍和精神由下面的權(quán)利要求指出。
以上所述僅為本公開的較佳實施例而已，并不用以限制本公開，凡在本公開的精神和原則之內(nèi)，所做的任何修改、等同替換、改進等，均應(yīng)包含在本公開保護的范圍之內(nèi)。
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