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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于3D人脸图像多特征融合的年龄识别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：CN115512403B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202210609236.X，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于3D人脸图像多特征融合的年龄识别方法是由朱逸华;邓芋蓝;费伦科;滕少华设计研发完成，并于2022-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于3D人脸图像多特征融合的年龄识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于3D人脸图像多特征融合的年龄识别方法，包括以下步骤：根据深度图像中的深度信息来过滤掉2D图像中的背景噪声；利用多个卷积神经网络分别提取多滤掉背景噪声的2D图像中的年龄、性别和种族特征；基于注意力集中机制自动学习年龄、性别和种族特征对年龄识别影响的权重参数，再根据各自的参数将上述特征融合，用于年龄预测。提出背景噪声过滤方法，利用深度图像信息计算出人脸深度信息的范围，根据人脸深度范围过滤掉2D图像中的背景噪声，从而只保留人脸图像区域，提升了年龄识别的准确率；利用多个卷积神经网络分别提取年龄、性别和种族特征，并提出自适应特征融合策略，将这些特征融合为鲁棒性更强的年龄特征，自适应地调整参数。

本发明授权一种基于3D人脸图像多特征融合的年龄识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于3D人脸图像多特征融合的年龄识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：根据深度图像中的深度信息来过滤掉2D图像中的背景噪声； S2：利用多个卷积神经网络分别提取过滤掉背景噪声的2D图像中的年龄、性别和种族特征； S3：基于注意力集中机制自动学习年龄、性别和种族特征对年龄识别影响的权重参数，再根据各自的参数将上述特征融合，用于年龄预测；在步骤S3中，分别为年龄、性别和种族特征，其中为特征图的通道数，为特征图的尺寸；分别经过CMP层后，转换为，再输入到全连接层和激活函数层，输出的为一维列向量，分别代表着年龄、性别和种族特征内部注意力集中分布图，即为每个通道特征图的权重值；将按通道连接后再输入全连接层和激活函数层，得到整体的注意力集中分布图，再与原组合特征图做卷积操作运算得到自适应融合特征图，将自适应融合特征图用于年龄识别，在整体上自动地调节年龄、性别和种族特征对年龄预测结果的影响因子，从而令模型在预测年龄时，根据人脸的性别和种族信息做出权重调节。

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