基于深度卷积网络的人脸年龄分析算法与实现

• 作者: 曹檑 莫雅婷 魏子涵 黄晨
• 来源期刊: 软件工程
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 卷积神经网络 年龄估计
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 方法与技术
• 页码范围: 14-18,8
• 页数: 6页
• 分类号: TP301
• 字数: 5115字
• 语种: 中文

摘要

作为一种新兴的生物特征识别技术，基于人脸图像的年龄估计技术在目前已经成为计算机视觉、人机交互等领域的一个重要研究课题。2006年以来，深度卷积网络在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域广泛使用，取得了很好的效果。本文基于深度卷积网络的人脸年龄分析算法，构建一个多层卷积神经网络，通过卷积神经网络获取深度卷积激活特征，作为人脸年龄估计的特征，并利用支持向量机(SVM)的方法训练年龄估计模型，得到年龄估计结果，在人脸识别权威数据集Morph上获得了91.3%的正确率，同时也对比在了不同条件下对实验结果的影响。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹檑	南京理工大学计算机科学与工程学院	1	5	1.0	1.0
2	莫雅婷	南京理工大学计算机科学与工程学院	1	5	1.0	1.0
3	黄晨	南京理工大学计算机科学与工程学院	1	5	1.0	1.0
4	魏子涵	南京理工大学计算机科学与工程学院	1	5	1.0	1.0