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基于自适应多重多元回归的人脸年龄估计 预览 被引量:1
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作者 曾雪强 罗明珠 +2 位作者 陈素芬 吴水秀 万中英 《江西师范大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第1期68-75,共8页
针对基于标记分布学习的多重多元回归模型不能生成和人脸老化趋势一致标记分布的问题,提出自适应多重多元回归的人脸年龄估计方法.在为不同年龄生成具有适合标准差的离散高斯分布的基础上,采用偏最小二乘模型并有效地利用邻近年龄的人... 针对基于标记分布学习的多重多元回归模型不能生成和人脸老化趋势一致标记分布的问题,提出自适应多重多元回归的人脸年龄估计方法.在为不同年龄生成具有适合标准差的离散高斯分布的基础上,采用偏最小二乘模型并有效地利用邻近年龄的人脸老化信息进行年龄估计.在MORPH人脸数据库上的对比实验结果表明,该文的人脸年龄估计模型具有更好的性能. 展开更多
关键词 人脸年龄估计 自适应多重多元回归 标记分布学习 偏最小二乘
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基于多重多元回归的人脸年龄估计 被引量:1
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作者 向润 陈素芬 曾雪强 《山东大学学报:工学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期54-60,共7页
基于标记分布学习的人脸年龄估计方法利用相近年龄的人脸变化较为缓慢的特点,采用年龄标记分布向量表示附近年龄描述目标年龄的程度,将学习任务从单值的目标年龄预测转变为年龄标记分布向量的估计,较为有效的解决了人脸年龄估计任务中... 基于标记分布学习的人脸年龄估计方法利用相近年龄的人脸变化较为缓慢的特点,采用年龄标记分布向量表示附近年龄描述目标年龄的程度,将学习任务从单值的目标年龄预测转变为年龄标记分布向量的估计,较为有效的解决了人脸年龄估计任务中训练数据不足的问题。但是,现有的标记分布学习方法存在不能构建统一的标记分布预测模型(基于最大熵模型的方法)或容易过拟合的问题(基于神经网络的方法)。为了解决这些问题,将基于标记分布学习的年龄估计转换为同时对多因变量进行预测的多重多元回归分析问题,并采用多因变量偏最小二乘回归方法进行求解。多因变量偏最小二乘回归模型对数据分布没有前提假定,在自变量存在较大的相关性的情况下仍可建立有效的多因变量预测模型。在FG-NET人脸数据库上的大量对比试验结果表明,本研究提出的基于多重多元回归的人脸年龄估计方法在大幅度提高模型训练效率的同时,具有更高的年龄估计准确度。 展开更多
关键词 人脸年龄估计 多重多元回归 偏最小二乘回归 标记分布学习 最小二乘回归
面向人脸年龄估计的深度融合神经网络 被引量:2
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作者 孙与 顾正东 +1 位作者 刘估鑫 韩光 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2018年第1期133-143,共11页
目的为了提高人脸图像年龄估计的精度,提出一种端对端可训练的深度神经网络模型来进行人脸年龄估计。方法该网络模型由多个卷积神经网络(CNN)和一个深度置信网络(DBN)堆叠而成,称为深度融合网络(DFN)。首先使用多个并联的CNN提... 目的为了提高人脸图像年龄估计的精度,提出一种端对端可训练的深度神经网络模型来进行人脸年龄估计。方法该网络模型由多个卷积神经网络(CNN)和一个深度置信网络(DBN)堆叠而成,称为深度融合网络(DFN)。首先使用多个并联的CNN提取人脸图像多个区域的外观特征,将得到的特征进行串接输入一个DBN网络进行非线性融合。为了实现DFN的端到端的整体训练,提出一种逐网络迭代训练(INWT)的机制。为了降低过拟合效应,那些对应人脸局部图像的CNN经过多次迭代迁移学习实现面向人脸年龄估计任务的训练。完成对DFN中所有CNN和DBN的预训练后,再进行全网络端到端的整体精调。结果在两个人脸年龄图像库MORPHII和FG-NET上对本文方法进行测试,实验结果显示基于DFN的人脸年龄估计方法能在两个人脸图像库中分别取得平均绝对误差(MAE)等于3.42和4.14的估计精度,与目前主流的年龄估计算法,如基于浅层学习的CA-SVR方法(两个数据库上取得的MAE分别等于5.88和4.75),基于深度学习的DeepRank+方法(MORPHⅡ数据库上取得的MAE为3.49)和Deep-CS-LBMFL方法(FG-NET数据库上取得的MAE为4.22)等相比,估计精确度明显提高。结论本文提出基于深度融合网络的人脸年龄估计方法与当前大部分基于深度神经网络的主流算法相比具有明显的优势。 展开更多
关键词 人脸年龄估计 深度融合网络 逐网络迭代训练 迁移学习
基于深度栈式自编码网络的面部年龄识别 预览 被引量:1
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作者 徐文瀚 程石磊 《信息通信》 2017年第11期45-47,共3页
随着计算机技术与网络信息技术的发展,利用人体生物特征来获取相关信息已成为安全验证的重要方式。人脸作为人体最重要的生物特征之一,一直备受研究者重视。主要针对基于深度学习的人脸年龄估计问题进行研究。基于栈式自编码网络的深度... 随着计算机技术与网络信息技术的发展,利用人体生物特征来获取相关信息已成为安全验证的重要方式。人脸作为人体最重要的生物特征之一,一直备受研究者重视。主要针对基于深度学习的人脸年龄估计问题进行研究。基于栈式自编码网络的深度学习模型,将其运用到面部年龄识别问题上,并通过编程实现了基于该深度模型的面部年龄识别系统。 展开更多
关键词 面部年龄识别 深度学习 栈式自编码网络
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基于分类与回归混合模型的人脸年龄估计方法 预览
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作者 赵一丁 田森平 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第7期1999-2002,2026共5页
针对现有人脸年龄数据库样本数量少、各年龄段分布不均匀的问题,提出了一种基于分类与回归混合模型的人脸年龄估计方法。该方法主要包含两个方面:特征学习和估计模式。在特征学习方面,利用已有的深度卷积神经网络(CNN),先在粗糙年龄... 针对现有人脸年龄数据库样本数量少、各年龄段分布不均匀的问题,提出了一种基于分类与回归混合模型的人脸年龄估计方法。该方法主要包含两个方面:特征学习和估计模式。在特征学习方面,利用已有的深度卷积神经网络(CNN),先在粗糙年龄标注数据集上预训练,再在现有的精确年龄标注数据库上微调,分别得到一个年龄段判别模型和两个年龄估计模型;在估计模式方面,该方法采用由粗到细的策略:首先,将人脸分入青少年、中年、老年和两个重叠区域这五个年龄段;然后,对于青少年和老年采用分类模型估计,对于中年采用回归模型估计,对于重叠区域采用两个模型估计的均值。所提方法在测试集上的平均绝对误差(MAE)为2.56。实验结果表明该方法受不同肤色和性别的影响较小,有较低的误差。 展开更多
关键词 人脸年龄估计 深度学习 卷积神经网络 分类 回归 混合模型
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典型相关分析融合LBP和HOG特征的人脸年龄估计 被引量:3
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作者 瞿中 孔令军 冯欣 《重庆大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期52-57,87共7页
通过人脸分析方法估计人类年龄的困难在于人脸外观的变化原因除了年龄变化,还受生活方式及环境等影响。人脸图像在采集时的复杂性造成的光照不均,人脸姿势等,也增加年龄估计难度。目前大多数年龄估计的方法都是预先对人脸图像进行灰... 通过人脸分析方法估计人类年龄的困难在于人脸外观的变化原因除了年龄变化,还受生活方式及环境等影响。人脸图像在采集时的复杂性造成的光照不均,人脸姿势等,也增加年龄估计难度。目前大多数年龄估计的方法都是预先对人脸图像进行灰度均衡和人脸矫正等预处理,采用外形或纹理信息作为特性的估计方法。提出一种多特征融合的人脸年龄估计方法,采用有较好的光照及旋转不变性的局部二进制模式(LBP)和梯度直方图(HOG)作为人脸年龄变化的特征描述子,用典型相关分析法(CCA)在特征层将LBP和 HOG融合成更具年龄变化鉴别力的特征。然后通过学习得到一个多线性回归函数揭示融合后的特征和年龄之间的关系。实验结果表明该方法在没有人脸矫正等预处理的情况能取得较好效果。 展开更多
关键词 梯度直方图 局部二进制模式 典型相关性分析 人脸年龄估计
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