本文選題：深度學(xué)習(xí)　切入點(diǎn)：年齡估計(jì)　出處：《華僑大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：人臉年齡估計(jì)已經(jīng)成為機(jī)器視覺領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。國內(nèi)外許多學(xué)者都對其進(jìn)行大量的研究,但是由于年齡變化是一個(gè)極其復(fù)雜的過程,它受到生活環(huán)境、基因遺傳等因素影響。通過人臉圖像來預(yù)測年齡值依然是一個(gè)非常具有挑戰(zhàn)的課題。研究人臉年齡估計(jì)可分為年齡特征的提取和年齡的估計(jì)。根據(jù)目前的研究狀況,本文從提取描述能力更強(qiáng)的年齡特征和使用回歸模型來預(yù)測年齡值上進(jìn)行深入研究。全文的主要工作概括如下:1)提出一個(gè)新的特征學(xué)習(xí)方法,稱為PCANet特征學(xué)習(xí)模型。PCANet是一種簡單的深度學(xué)習(xí)模型,它通過PCA算法學(xué)習(xí)出卷積層的卷積核,然后使用該模型提取人臉圖像的年齡特征。深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)已經(jīng)被證明具有非常出色的學(xué)習(xí)能力,它能夠捕捉到人臉年齡外貌形態(tài)變化的特征和學(xué)習(xí)到具有強(qiáng)大描述能力的年齡特征。因此,PCANet特征學(xué)習(xí)模型可以在人臉圖像年齡估計(jì)上取得更好的結(jié)果。2)提出一種多層深度學(xué)習(xí)PCA網(wǎng)絡(luò)模型特征的表達(dá)方法。深度網(wǎng)絡(luò)是以逐層的方式進(jìn)行特征表示,網(wǎng)絡(luò)的低層能夠?qū)W習(xí)到邊緣特征,高層能夠?qū)W習(xí)到抽象特征。所以多層PCA網(wǎng)絡(luò)模型特征的表達(dá)是融合底層特征和高層特征作為最終的年齡特征值,并且利用高低層特征的表達(dá)能力來提取到更加豐富的年齡特征信息。3)提出一種深度遷移訓(xùn)練模型的年齡估計(jì)方法。針對深度學(xué)習(xí)模型在小數(shù)據(jù)集條件下訓(xùn)練可能會(huì)產(chǎn)生過擬合現(xiàn)象而提出,它能有效的解決過擬合問題。該方法是先用ImageNet圖像集預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型,再將學(xué)習(xí)ImageNet圖像集得到的權(quán)重作為網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)重。然后再用表觀人臉年齡數(shù)據(jù)集微調(diào)該通用網(wǎng)絡(luò)模型使其具備學(xué)習(xí)年齡特征的能力,從而提高人臉年齡預(yù)測的效果。
[Abstract]:Face age estimation has become a research hotspot in the field of machine vision. Many scholars at home and abroad have done a lot of research on it, but because age change is an extremely complex process, it is subjected to living environment. It is still a challenging task to predict age value by face image. The study of face age estimation can be divided into age feature extraction and age estimation. In this paper, a new feature learning method is proposed by extracting more descriptive age characteristics and using regression model to predict the age value. The main work of this paper is summarized as follows: 1). Called PCANet feature learning model. PCANet is a simple depth learning model. It uses PCA algorithm to learn the convolution kernel of convolution layer. Then the model is used to extract the age characteristics of the face image. The depth learning structure has been proved to have excellent learning ability. It can capture the feature of facial age appearance change and learn the age feature with strong descriptive ability. Therefore, PCANet feature learning model can obtain better results in age estimation of face image. 2) A new method is proposed. The method of expressing the features of multi-layer depth learning PCA network model. The lower level of the network can learn the edge feature, the higher level can learn the abstract feature, so the expression of the multi-layer PCA network model features is the fusion of the bottom feature and the high-level feature as the final age characteristic value. And using the expression ability of high and low level features to extract more abundant age feature information. 3) A method of estimating the age of depth transfer training model is proposed. The training possibility of depth learning model under the condition of small data set is discussed. It is proposed that the phenomenon of over-fitting will occur. It can effectively solve the problem of over-fitting. This method uses ImageNet image set to pretrain the network model. Then the weight obtained from the learning ImageNet image set is taken as the initial weight of the network, and then the apparent face age data set is used to fine-tune the general network model so that it has the ability to learn the age characteristics, thus improving the effect of face age prediction.
【學(xué)位授予單位】：華僑大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41

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