【摘 要】
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随着年龄特征提取和年龄特征分类模式研究的不断深入,为了进一步满足基于年龄信息的人机交互系统在现实生活中的应用需求,构建有效的机器学习算法已成为人脸图像年龄估计技术
【机 构】
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辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金:地震勘探大数据的高精度处理技术研究(61602226)资助
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随着年龄特征提取和年龄特征分类模式研究的不断深入,为了进一步满足基于年龄信息的人机交互系统在现实生活中的应用需求,构建有效的机器学习算法已成为人脸图像年龄估计技术的研究热点之一。首先,通过分析人脸图像的多个区域特征随年龄变化的规律,将面部分为前额区域、眼部区域、面中部区域及人脸整体区域,并分别构建深度卷积神经网络特征提取模型,实现每个区域年龄的特征提取;其次,以Morph人脸库为样本集,将其划分为10-19岁、20-29岁、30-39岁、40-49岁、50-59岁、60岁以上6个年龄段,完成多区域年龄特征
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