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龙图腾网获悉深圳数联天下智能科技有限公司申请的专利年龄识别模型的训练方法、人脸年龄识别方法及相关装置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：CN114170654B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202111421021.7，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权年龄识别模型的训练方法、人脸年龄识别方法及相关装置是由陈仿雄设计研发完成，并于2021-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本年龄识别模型的训练方法、人脸年龄识别方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请实施例涉及人脸图像识别技术领域，公开了一种年龄识别模型的训练方法、人脸年龄识别方法及相关装置，训练得到的年龄识别模型包括年龄分类模型、不确定性模型和年龄回归模型。第一阶段，采用不确定性模型将噪声干扰对由训练得到的年龄分类模型输出的第一预测年龄值的影响转化为不确定性概率。第二阶段，采用该训练集对回归神经网络进行训练，并将各人脸图像对应的不确定性概率引入损失函数，得到年龄回归模型。不确定性概率的引入相当于告诉年龄回归模型：对于各人脸图像提取的特征具有一定概率的不确定性。从而在训练过程中，不确定性概率较高的图像特性，需要重点学习，能够减轻上述噪声带来的影响，提高模型的泛化能力和准确度。

本发明授权年龄识别模型的训练方法、人脸年龄识别方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种年龄识别模型的训练方法，其特征在于，所述年龄识别模型包括年龄分类模型、不确定性模型和年龄回归模型，所述方法包括： 获取训练集，所述训练集包括多个人脸图像； 采用所述训练集，对分类神经网络进行训练，直至所述分类神经网络收敛，得到所述年龄分类模型，所述年龄分类模型输出所述训练集中各人脸图像的年龄概率向量； 根据目标人脸图像的年龄概率向量，确定所述目标人脸图像的第一预测年龄值，其中，所述目标人脸为所述训练集中任意一个人脸图像； 建立所述不确定性模型，以获取所述目标人脸图像的第一预测年龄值对应的不确定性概率，所述不确定性概率反映所述第一预测年龄值与实际年龄值的偏差； 采用所述训练集和损失函数，对回归神经网络进行训练，直至所述回归神经网络收敛，得到所述年龄回归模型，其中，所述损失函数包括各所述人脸图像对应的不确定性概率的损失； 所述建立所述不确定性模型，以获取所述目标人脸图像的第一预测年龄值对应的不确定性概率，包括： 对所述目标人脸图像进行人脸特征丢弃处理，获取多个目标变化人脸图像； 将所述多个目标变化人脸图像分别输入所述年龄分类模型，得到所述多个目标变化人脸图像分别对应的年龄概率向量； 根据所述多个目标变化人脸图像分别对应的年龄概率向量，分别确定各所述目标变化人脸图像的第二预测年龄值； 获取所述第一预测年龄值和各所述第二预测年龄值的平均值，以及，获取所述第一预测年龄值和各所述第二预测年龄值的方差； 根据所述平均值和所述方差，采用高斯分布计算所述目标人脸图像的第一预测年龄值对应的不确定性概率； 所述损失函数包括以下公式： 其中，Loss为损失，N为所述训练集中人脸图像的数量，i为人脸图像的标号，xi为训练集中的第i张人脸图像，Yi为所述第i张人脸图像的真实年龄，pxi为所述第i张人脸图像的不确定概率，为所述回归神经网络输出的预测年龄值。

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