基于加权字典对学习的人脸年龄估计方法

摘要：

针对现有人脸年龄估计方法多数将人脸各部分同等对待或忽视部分特征的问题, 提出一种基于加权字典对学习 (DPL) 的人脸年龄估计方法.将人脸进行分块, 使用局部二值模式算法对人脸的主要特征区域和次要特征区域分别进行特征提取, 得到人脸的主要特征和次要特征, 再利用这2种特征分别训练DPL模型, 并赋予不同的权重, 使用训练好的加权DPL模型对目标人脸图像进行年龄分类.在MORPH和FG-NET数据集上的实验结果表明, 该方法具有较高的分类准确率.

关键词：年龄估计、主要特征、次要特征、加权、字典对学习、分类

所属期刊栏目：45

分类号：TP399(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金 61379114

在线出版日期：2019-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：191-194