融合人脸五官信息的深度年龄估计
李云飞1
卢朝阳2
李静2
1.西安电子科技大学通信工程学院,陕西西安710071;渭南师范学院 网络安全与信息化学院,陕西渭南7140992.西安电子科技大学通信工程学院,陕西西安,710071
摘要：本文提出了一种新型的基于人脸五官辅助的深度年龄估计方法,将传统的人脸五官区域特征提取加分类器设计方法与基于深层卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的端到端分类方法进行融合来解决年龄估计问题,增强了系统模型的泛化能力.该方法将面部关键点生成的局部对齐的人脸图像块作为CNN的输入,直接从图像的像素点评估年龄,采用多尺度分析网络结构极大地提高了性能,同时又利用传统算法增强了五官区域的信息.最后通过在MORPH AlbumⅡ上的实验表明文中提出方法比其他同类研究方法更加优秀.
关键词：年龄估计五官辅助卷积神经网络多尺度多任务
分类号：TP273(自动化技术及设备)
论文发表日期：2017-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 1236-1243 )
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