【摘 要】
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年龄作为一个关键的信息维度,在公共安全,商业推送和人机交互等领域有重要的市场潜在价值。基于人脸图像的年龄估计,旨在利用计算机视觉相关技术探索年龄分布和人脸图像变化
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年龄作为一个关键的信息维度,在公共安全,商业推送和人机交互等领域有重要的市场潜在价值。基于人脸图像的年龄估计,旨在利用计算机视觉相关技术探索年龄分布和人脸图像变化的映射关系,通过建立对应模型,使算法可以通过提供的图像判断出个体的年龄区间甚至准确年龄,从而实现非接触式年龄预测。年龄作为一种时序性的生物特征,当范围相近的时候,体现在人脸上的纹理特征具有一定的相似性。针对这些挑战,本文提出了一种人脸图像年龄预测的算法,具体工作有:在保证准确率的同时降低错误估计的偏差,分析对年龄变化最敏感和最具代表性的皮肤特征作为检测目标。利用卷积神经网络提取人脸深层语义特征,并基于目标检测模型实现肤质检测,建立创新性的融合预测模型。针对肤质检测任务的特殊性,提出加入稠密锚框、结合通道权重和注意力机制的小目标优化方式,并整合捕获的特征信息进行年龄回归。在FG-NET数据库和MORPH II数据集上进行实验,并利用GROUP数据集的区间标签验证了该算法的非限定适应性。为适应面部特征在个体年龄变化的特殊性,提出基于对抗训练的年龄特征分离算法。利用生成式对抗思想,实现人脸图像在身份信息维度和年龄特征维度的去相关,剥离出隐含在人脸图像中的年龄信息特征向量。最终,在FG-NET数据库和MORPH II数据集上分别得到2.97和3.30的MAE值。实验结果表明,相比于单一的分类或回归任务,通过肤质检测模块结合个体年龄分离模型可以在人脸年龄估计中得到更高的准确率以及更好的鲁棒性。
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