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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种融合性别和种族信息的人脸年龄估计方法及系统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：CN113920413B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202111396989.9，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种融合性别和种族信息的人脸年龄估计方法及系统是由钟福金;韩晓乐;张序恒设计研发完成，并于2021-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合性别和种族信息的人脸年龄估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于模式识别领域，特别涉及一种融合性别和种族信息的人脸年龄估计方法及系统，包括：建立融合性别和种族信息的人脸年龄预测模型，包括特征映射和利用RepPsconv模块堆叠成卷积神经网络，特征映射包括主要模块和辅助模块，具体步骤为：获取带有年龄、性别、种族等标签的人脸图像集合进行预处理；将预处理后的人脸图像输入到卷积神经网络中提取特征并融合；将融合后的特征连接到主要模块和辅助模块，且辅助模块对主要模块的结果进行优化；将主要模块输出结果与人脸图像标签信息进行损失求解，并迭代训练直至收敛；将待测人脸图像输入到训练完成的模型中，输出年龄估计结果，本发明提出高效的RepPSconv模块，融合性别与种族信息，提高了人脸年龄估计的精度。

本发明授权一种融合性别和种族信息的人脸年龄估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合性别和种族信息的人脸年龄估计方法，其特征在于，建立融合性别和种族信息的人脸年龄预测模型，该模型包括特征映射和利用RepPsconv模块堆叠成的卷积神经网络，特征映射包括主要模块和辅助模块，融合性别及种族信息的人脸年龄估计方法包括以下步骤： 获取带有年龄、性别、种族标签的人脸图像集合，并对该人脸图像集合进行预处理； 将预处理后的人脸图像输入到卷积神经网络进行特征提取； 将卷积神经网络中提取的特征在细粒度层面多尺度融合； 将融合后的特征用全连接层连接到主要模块和辅助模块，且辅助模块对主要模块的结果进行优化； 将主要模块输出结果与人脸图像标签信息进行损失求解，并迭代训练直至损失不再下降； 将待测人脸图像输入到训练完成的融合性别和种族信息的人脸年龄预测模型中，输出年龄估计结果； RepPsconv模块包括3×3PSconv分支、1×1conv分支和identity分支，RepPsconv模块堆叠成卷积神经网络，整体神经网络结构包括： 第一层为信息融合层，信息融合层是在人脸图像输入卷积神经网络之前加入的一层隐藏层，预设有两个神经元，分别代表人脸的性别、种族信息，将分别代表性别与种族信息的两个神经元与人脸图像的像素值相加融合； 第二层RepPSconv模块中的PSconv分支替换为普通卷积操作且没有Identity分支； 第三层RepPSconv模块输入、输出通道数分别为64、64，后接一个最大池化层； 第四层RepPSconv模块输入、输出通道数分别为64、128； 第五层RepPSconv模块输入、输出通道数分别为128、128，后接一个最大池化层； 第六层RepPSconv模块输入、输出通道数分别为128、256； 第七层RepPSconv模块输入、输出通道数分别为256、256； 第八层RepPSconv模块输入、输出通道数分别为256、256，后接一个最大池化层； 第九层RepPSconv模块输入、输出通道数分别为256、512； 第十层RepPSconv模块输入、输出通道数分别为512、512； 第十一层RepPSconv模块输入、输出通道数分别为512、512，后接一个最大池化层； 第十二层RepPSconv模块输入、输出通道数分别为512、512； 第十三层RepPSconv模块输入、输出通道数分别为512、512； 第十四层RepPSconv模块输入、输出通道数分别为512、512，后接一个最大池化层。

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