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10.3969/j.issn.1671-7775.2023.02.008

基于标记分布学习的人脸年龄识别算法

引用
针对人脸年龄识别可用数据集普遍不足的问题,为提升可用数据集不变情况下人脸年龄识别的精度,在深度学习(DL)框架中引入标记分布学习(LDL)策略,命名为DL-LDL,其中卷积神经网络用于自动提取人脸特征,改进的标记分布学习用于学习真实年龄及相邻年龄之间的模糊性和多义性,以丰富年龄信息,提高识别精度.将DL-LDL方法在MORPH和FG-NET这2个公开数据集上进行了试验测试.结果表明:DL-LDL方法提高了年龄识别的精度,与现有最先进的人脸年龄识别方法相比,在MORPH和FG-NET上的平均绝对误差分别降低了8.2%和13.8%.

年龄识别、标记分布学习、深度学习、卷积神经网络、特征提取、平均绝对误差

44

TP3(计算技术、计算机技术)

江苏省高校自然科学研究项目;江苏省高校青蓝工程项目

2023-03-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共6页

180-185

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江苏大学学报(自然科学版)

1671-7775

32-1668/N

44

2023,44(2)

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