本文關鍵詞：基于卷積神經網(wǎng)絡的人臉年齡估計算法

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【摘要】：隨著計算機視覺的迅速發(fā)展,人臉檢測和人臉識別技術已經成為計算機視覺領域中的熱門研究問題。人臉特征是人的重要生物學特征之一,通常可以傳遞非常多的信息,比如性別,年齡,情緒,種族等。年齡信息作為一種重要的人體生物特征,在人機交互、安全監(jiān)控、視頻檢索等領域都有著巨大的應用潛力。基于人臉圖像的年齡估計技術已成為計算機視覺、模式識別領域的重要問題。近幾年,卷積神經網(wǎng)絡在圖像分類、語義分割、物體檢測等多種場景下取得了巨大的進展,大量的有標記的訓練集數(shù)據(jù)是卷積神經網(wǎng)絡成功的因素之一。但是在人臉年齡估計問題上收集到充足且精確的有標記訓練集數(shù)據(jù)是有困難的。因此有必要研究如何充分利用有限的有標記訓練數(shù)據(jù)進行視覺識別任務的訓練。圖像增強是擴充訓練數(shù)據(jù)集的一種辦法�，F(xiàn)有圖像增強方法較少,有簡單的圖像水平翻轉,圖像隨機裁剪,對圖像添加隨機噪聲等。本論文基于顯著圖提出一種新的無監(jiān)督的數(shù)據(jù)增強方式,進行圖像的增強。另外現(xiàn)在已有很多應用廣泛的網(wǎng)絡結構,比如ZF網(wǎng)絡,VGG網(wǎng)絡等,應用在圖像識別任務�？紤]到人臉年齡圖像的標記分布不均衡,所以在現(xiàn)有網(wǎng)絡結構基礎上,針對老年群體進行卷積神經網(wǎng)絡的遷移學習,進一步提高人臉年齡估計能力。本論文的貢獻有:(1)基于顯著圖提出一種新的無監(jiān)督的圖像增強方法,進而擴充圖像數(shù)量。通過分割出圖像的前景和背景,將背景置為隨機噪聲、圖像均值、全黑、全白,得到增強的圖像數(shù)據(jù),增強卷積神經網(wǎng)絡對圖像背景的去冗余功能。另外,該無監(jiān)督的圖像增強方法不僅適用于人臉年齡估計任務,還可以應用到其他視覺任務中。(2)使用網(wǎng)絡遷移學習方法,解決人臉年齡估計數(shù)據(jù)集中存在的類別不均衡問題,提高了人臉年齡估計能力。通過實驗圖像增強和網(wǎng)絡微調的有效性,在兩個人臉年齡估計數(shù)據(jù)集上都達到了最優(yōu)的效果。
【學位授予單位】：南京大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TP183

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