基于代价敏感卷积神经网络的人脸年龄识别方法

摘要：

当年龄识别被看做分类问题时,基于卷积神经网络(CNN)的方法通常直接采用一般图像分类的CNN进行年龄识别,常常忽略了进行人脸年龄识别时需要考虑的误分类代价问题.基于上述观察,提出一种基于代价敏感卷积神经网络(CS-CNN)的人脸年龄估计方法.具体来讲,基于期望类最大原则(desired class maximum principle,DCMP)提出了一种能够使CNN学习到鲁棒人脸特征的代价敏感交叉熵损失函数(CS-CE),最后通过理论与实验的方法进行验证.相较之前的人脸年龄识别方法,该算法提升的效果是显著的.

关键词：卷积神经网路、人脸年龄识别、误分类代价、代价敏感性、期望类最大原则

所属期刊栏目：37

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目;陕西省国际合作交流与面上项目

在线出版日期：2020-12-15（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：3516-3520