基于残差网络人脸年龄估计
人脸图像年龄估计在计算机视觉领域中已经成为一项非常重要的任务,具有广泛的实际应用价值.针对非受限条件下人脸图像年龄分类困难的问题,提出了一种基于深度残差网络的非受限条件下人脸年龄分类方法.首先,具体介绍了34层残差网络的结构,并将其作为卷积神经网络模型处理人脸年龄分类问题.然后,对Adience数据集详细描述,并在此数据集上对网络训练和测试.最后,通过与现有年龄估计方法的结果进行对比,可得该文方法获得了较好的年龄分类准确度.
残差网络、人脸图像、年龄分类、非受限条件、Adience数据集
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TP391(计算技术、计算机技术)
中央高校基金2016MS99
2017-07-05(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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