基于人脸图像的二阶段性别分类算法

摘要：

许多现实场景要求准确的脸部性别识别.深度卷积神经网络在正常状况下取得好的准确率,适用于大规模分类任务,但存在模型可解释性差、易丢失细节信息等问题,并且光照、姿势、表情等因素带来的不确定性会导致分类准确率较低.提出一种基于阴影集的二级分类模型.采用深度卷积神经网络对大规模图像集进行一阶段分类;结合阴影集理论,将图像分类结果划分为接收域、拒绝域和不确定域,得到不确定的脸部图像集,用传统方法进行二阶段分类.在LFW数据集和Adience数据集下,与现有先进算法相比,所提方法能有效地提高总体分类的准确率.

关键词：性别识别、卷积神经网络(CNN)、阴影集、不确定域

所属期刊栏目：15

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;国家重点研发计划213

在线出版日期：2021-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：524-532