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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于由全局到局部序数回归网络的人脸图像年龄估计方法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：CN116524568B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310522698.2，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于由全局到局部序数回归网络的人脸图像年龄估计方法是由李建军;李文昊;郑祥;李绍斌;田万勇;赵露露设计研发完成，并于2023-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于由全局到局部序数回归网络的人脸图像年龄估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于由全局到局部序数回归网络的人脸图像年龄估计方法。本发明步骤：步骤1：对数据集进行预处理；步骤2：对预处理后的数据集中的人脸图像提取特征；步骤3：局部年龄域划分；对整个数据集提取到的特征数据进行k‑means聚类分析，根据聚类结果，将整个数据集划分为多个局部数据域；步骤4：构建全局回归网络和局部回归网络；步骤5：年龄估计。本发明解决现有的深度有序回归网络在人脸年龄估计任务上精度不足的问题。本发明在不增加网络设计复杂度的情况下，有效提高了序数回归网络针对人脸年龄估计任务的准确率。本发明的优势在于识别准确率高、鲁棒性强的特点。

本发明授权基于由全局到局部序数回归网络的人脸图像年龄估计方法在权利要求书中公布了：1.基于由全局到局部序数回归网络的人脸图像年龄估计方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤1：对数据集进行预处理； 步骤2：对预处理后的数据集中的人脸图像提取特征； 步骤3：局部年龄域划分；对整个数据集提取到的特征数据进行k-means聚类分析，根据聚类结果，将整个数据集划分为多个局部数据域； 步骤4：构建全局回归网络和局部回归网络； 步骤5：年龄估计；利用全局回归网络和局部回归网络，测试图像首先输入全局回归网络，得到全局预测年龄，将全局预测年龄映射到步骤2中划分的年龄域内，再将该图像输入到对应的局部回归网络中得到最终预测结果；如果同时映射到两个年龄区间内，则取两个局部回归网络预测结果的均值为最终预测年龄结果； 构建的全局回归网络和五个局部回归网络均包括两个部分：特征提取网络和秩一致性序数回归网络；特征提取网络采用ResNet-34作为骨干网络,负责提取年龄特征；秩一致性有序回归网络的输入为年龄特征，输出为年龄序数标签； 将特征提取网络提取到的特征输入到秩一致性序数回归网络中；秩一致性由共享除最后一层偏置项的神经网络的权重参数实现；秩一致性序数回归网络最后一层由k-1个二分类器组成，二分类器可由下式表示： 其中是对第i个样本预测的经验概率，由下式得出： 其中，σ为sigmoid函数，W为神经网络除最后一层外的权重参数，bk为第k个二分类器对应的偏置项； 秩一致性序数回归网络的输出为由[1,1,1,0,0,….0]组成的序数标签，其对应的年龄标签由下式获得： 对于整个回归网络，在训练过程中损失函数由下式表示： 其中，λk用来调节正样本对损失贡献的权重。

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