基于卷积神经网络的年龄估计

age estimation; CNN; SVM;

近年来，面部识别技术已经成为模式识别领域中的热门话题。人脸是人类最重要的生物特征之一，其中包含许多重要信息，例如身份，性别，年龄，表情，种族等。年龄是身份歧视的重要参考，年龄估计可以潜在地应用于人机交互，计算机视觉和商业智能。本文解决了准确估计人类年龄的问题。年龄估计系统通常由年龄特征提取和特征分类组成。在特征提取部分，Gabor小波和局部二值模式（LBP）等众所周知的纹理描述符已用于特征提取。在我们的方法中，我们使用卷积神经网络（CNN）提取面部特征。通过建立基于丰富训练数据的多级CNN模型来获得卷积激活特征。在特征分类部分，将不同年龄划分为13个组，并使用支持向量机（SVM）分类器进行分类。实验结果表明，在使用我们的老化数据库时，该方法的性能优于以前的方法。

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