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龙图腾网获悉四川省计算机研究院申请的专利基于感知增强的性别和年龄估计方法及终端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：CN119693990B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510200523.9，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于感知增强的性别和年龄估计方法及终端是由臧航行;肖钦引;黄渝璐;李俐设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于感知增强的性别和年龄估计方法及终端在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于感知增强的性别和年龄估计方法及终端，该方法包括如下步骤：S1：图像数据预处理；S2：图像特征感知增强；S3：主干图像特征提取；S4：多层级特征融合；S5：进行性别和年龄估计；本发明是专为低分辨率人脸图像设计的特征提取网络，通过感知增强增加图像特征尺寸，增加图像细节信息，以此增强在低分辨率场景下对人脸性别和年龄估计的准确率。本发明通过对低分辨率的人脸部图像进行感知增强，增加脸部细节信息，以提高低分辨率图像下的性别和年龄估计准确率。

本发明授权基于感知增强的性别和年龄估计方法及终端在权利要求书中公布了：1.一种基于感知增强的性别和年龄估计方法，其特征在于，包括如下步骤： S1:图像数据预处理，对输入的人物图像进行预处理，获取人脸图像，并将人脸图像分辨率调整到256*256，对于亮度低的图像进行亮度增强，对亮度高的图像降低亮度，并对图像进行归一化处理； S2:图像特征感知增强，对感知增强网络进行训练，将预处理后的图像分别裁剪为224×224和64×64分辨率大小的图像，并构成图像对，将64×64分辨率图像作为感知增强网络的输入，将224×224分辨率的图像输入预训练好的特征提取网络，提取每层的图像特征，采用MSELoss和PerceptualLoss对感知增强网络进行优化，整体网络结构采用类似反UNet的结构，使用64×64作为图像输入标准，先使用训练好感知增强网络将低分辨率图像进行上采样，将图像尺寸恢复到224×224分辨率； S3:主干图像特征提取，使用重新构建的特征提取主干网络提取特征，将恢复到标准尺寸的人脸图像送入卷积神经网络提取主干特征，将主干特征分别输入性别估计模块和年龄估计模块； S4:多层级特征融合，通过跳跃连接，将解码器和编码器相连接，通过编码器进行特征提取时，融合原有的低分辨率图像的特征，以弥补在上采样和下采样时的特征细节损失； S5:进行性别和年龄估计，将解码器提取出来的特征分别送入性别估计模块和年龄估计模块，将性别估计模块提取的特征和年龄估计模块提取的特征通过MLP网络进行特征融合，获得性别先验信息，再将融合特征送入年龄估计头，对性别估计和年龄估计两个任务，分别使用BCELoss和SoftOrdinalLabelLoss作为损失函数进行优化，对于年龄估计头输出的预测年龄，采用年龄特征匹配的方式进行优化，最终分别输出性别和年龄的估计值。

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