非受限条件下多级残差网络人脸图像年龄估计

作     者：张珂 高策 郭丽茹 苑津莎 赵振兵 李保罡 Zhang Ke;Gao Ce;Guo Liru;Yuan Jinsha;Zhao Zhenbing;Li Baogang

作者机构：华北电力大学电子与通信工程系保定071000 

基　　金：国家自然科学基金(61302163 61302105 61401154 61501185) 北京市自然科学基金(4164101) 河北省自然科学基金(F2015502062 F2016502062 F2016502101) 中央高校基本科研业务费专项资金(2018MS094) 

出 版 物：《计算机辅助设计与图形学学报》 (Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics)

年 卷 期：2018年第30卷第2期

页      码：346-353页

摘      要：年龄是人的固有属性,在人的社会交往中起到了基础性作用,因此人脸图像的年龄估计是人工智能领域的重要问题之一.为了解决非受限条件下人脸图像年龄估计困难的问题,提出一种非受限条件下的多级残差网络人脸年龄估计方法.首先针对高分辨率图像数据集构建多级残差神经网络模型;然后采用Image Net数据集对多级残差网络进行预训练,以获得图像的基本特征表达;最后在非受限人脸年龄数据集上结合随机深度算法对网络模型进行微调.在非受限的Adience人脸年龄分类数据集上进行年龄分类对比实验的结果表明,该方法能够明显地提高非受限条件下人脸年龄估计的准确率,并在提高网络学习能力的同时有效地抑制小规模数据集带来的过拟合问题.

主 题 词：多级残差网络 年龄估计 非受限条件 随机深度算法 ImageNet和Adience数据集 

学科分类：0810[工学-土木类] 08[工学] 0835[0835] 081002[081002] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3724/SP.J.1089.2018.16286

馆 藏 号：203282846...