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融合人脸五官信息的深度年龄估计  
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【英文篇名】 Deep age estimation by fusing facial information
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【作者】 李云飞; 卢朝阳; 李静;
【英文作者】 LI Yun-fei; LU Zhao-yang; LI Jing; School of Telecommunications Engineering; Xidian University; School of Network Security and Information; Weinan Normal University;
【作者单位】 西安电子科技大学通信工程学院; 渭南师范学院网络安全与信息化学院;
【文献出处】 控制理论与应用 , Control Theory & Applications, 编辑部邮箱 2017年 09期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 年龄估计; 五官辅助; 卷积神经网络; 多尺度; 多任务;
【英文关键词】 age estimation; facial features auxiliary; convolutional neural network; multi-scale; multi-task;
【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.
【英文摘要】 The paper presents a new mode of solution for deep age estimation by facial features auxiliary, which fuses the traditional facial information with the convolutional neural network(CNN) to achieve the age estimation, in order to reinforce the generalization ability of system model. The solution estimates age from image pixels directly, which makes the locally aligned face image block generated by the key points of the face as the input of the CNN. The system improves the performance significantly by using t...
【基金】 国家自然科学基金项目(61502364); 渭南师范学院科研基金项目(16YKS001)资助~~
【更新日期】 2018-01-18
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 1引言(Introduction)通过人脸图像进行年龄估计方面的工作最早在Kwon和Lobo1994年发表的论文[1]中描述,但是他们只是简单的将年龄分为几个范围来进行相关研究.与其他的人脸分析技术相似,年龄估计受许多内在和外在因素的影响,是一个复杂的问题,要寻找一个稳定准确的函数来将图像

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