基于集成卷积神经网络的人脸年龄分类算法研究

摘要：

人脸年龄估计由于在人机交互和安全控制等领域有潜在应用,因此得到了广泛关注.文中主要进行人脸年龄分组的研究,针对人脸年龄分类问题提出了一种基于集成卷积神经网络的年龄分类算法.首先,训练两个以人脸图像为输入的卷积神经网络,当用卷积神经网络直接提取人脸图像的特征时,主要对深度的全局特征进行提取.为了补充人脸图像的局部特征,尤其是纹理信息,将提取的LBP(Local Binary Pattern)特征作为另一个网络的输入.最后,为了结合人脸的全局特征和局部特征,将这3个网络进行集成.该算法在广泛使用的年龄分类数据集Group上取得了不错的效果.

关键词：卷积神经网络、年龄分类、集成

所属期刊栏目：45

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61472095,61573362;黑龙江省教育厅智能教育与信息工程重点实验室开放基金

在线出版日期：2018-04-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：152-156