基于深度卷积网络的人脸年龄分析算法与实现
来源期刊：软件工程2016年第8期
论文作者：曹檑 莫雅婷 黄晨 魏子涵
文章页码：14 - 26
关键词：深度学习;卷积神经网络;年龄估计;
摘 要：作为一种新兴的生物特征识别技术,基于人脸图像的年龄估计技术在目前已经成为计算机视觉、人机交互等领域的一个重要研究课题。2006年以来,深度卷积网络在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域广泛使用,取得了很好的效果。本文基于深度卷积网络的人脸年龄分析算法,构建一个多层卷积神经网络,通过卷积神经网络获取深度卷积激活特征,作为人脸年龄估计的特征,并利用支持向量机(SVM)的方法训练年龄估计模型,得到年龄估计结果,在人脸识别权威数据集Morph上获得了91.3%的正确率,同时也对比在了不同条件下对实验结果的影响。
曹檑，莫雅婷，黄晨，魏子涵
南京理工大学计算机科学与工程学院
摘 要：作为一种新兴的生物特征识别技术,基于人脸图像的年龄估计技术在目前已经成为计算机视觉、人机交互等领域的一个重要研究课题。2006年以来,深度卷积网络在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域广泛使用,取得了很好的效果。本文基于深度卷积网络的人脸年龄分析算法,构建一个多层卷积神经网络,通过卷积神经网络获取深度卷积激活特征,作为人脸年龄估计的特征,并利用支持向量机(SVM)的方法训练年龄估计模型,得到年龄估计结果,在人脸识别权威数据集Morph上获得了91.3%的正确率,同时也对比在了不同条件下对实验结果的影响。
关键词：深度学习;卷积神经网络;年龄估计;
