【摘 要】
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由于深度卷积网络(CNN,Convolutional Neural Network)具有良好的特征学习的性质,它得到了研究者们重点关注,并且已被广泛应用。相比较于深度CNN在物体识别与分类等任务上所
【基金项目】
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四川省科技厅应用基础重点（No.2017JY0073);2016年电子科技大学“一校一带”行动计划创新创业开放基金（No.A03013023001035）;中央高校基本科研业务费（No.ZYGX2016J083）
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由于深度卷积网络(CNN,Convolutional Neural Network)具有良好的特征学习的性质,它得到了研究者们重点关注,并且已被广泛应用。相比较于深度CNN在物体识别与分类等任务上所达到的出色效果,其在年龄预测与人物性别识别任务上的应用还远远不能令人满意。本文基于公安业务背景,设计了一个深度卷积网络模型,并在证件照和Adience数据集上训练该模型,从而将其应用在人物年龄预测和性别分类上。通过基于Tensorflow的实验表明,本文提出的深度卷积网络模型,对人物年龄的预测准确率可达到90%以上;性别分类的准确率也达到93%以上。这明显优于现有文献中的结果。
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