分而冶之的人脸图像年龄估计

摘要：

在人脸年龄特征提取方面,充分利用卷积神经网络在图像应用领域的优良特性,使用深度学习方法进行人脸年龄特征提取,采用因子分析方法进行特征降雏提取鲁棒性特征.在年龄估计函数学习方面,充分利用年龄阶段性和次序性研究基于秩的年龄估计学习方法,在此基础上提出分而治之的人脸年龄估计器.利用公共年龄库FG-NET和MORPH Album 2进行实验,其结果表明,该特征提取方法比传统的年龄特征提取方法更鲁棒,分而冶之年龄估计器性能优于经典的SVM和SVR.

关键词：年龄估计、深度学习、特征提取、特征降维、次序秩

所属期刊栏目：38

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61271256;中国博士后科学研究面上支助基金项目2015M582355;湖北省自然科学基金项目ZRMS2017001419;湖北省教育厅科学技术研究计划青年人才基金项目Q20172805;湖北省教育科学规划基金项目2016GB086

在线出版日期：2018-01-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：3162-3167