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摘要:
为了解决年龄估计任务中很多方法仅考虑全局特征而忽略关键性的局部特征的问题,提出一种基于双重加强特征的人脸年龄估计方法.根据人脸关键点的位置对人脸图片进行裁剪分块,提取出眼睛、鼻子、嘴巴3个包含了与年龄相关的特征(比如眼纹、法令纹、胡子等)的局部区域,而这些局部区域可以在已有的全局特征基础上加强关键性的局部特征信息.将局部区域图片和整张图片联合起来输入基于压缩激励的并联残差网络中,该网络能够通过特征重标定的方法进一步加强有用的特征并抑制用处不大的特征.把多个不同子区域年龄估计结果结合起来作为最终的年龄预测值.实验表明,该方法中所采用的全局特征结合局部特征进行年龄估计的方法好于仅使用全局特征来判断年龄.相比于其他方法,该方法具有较低的平均绝对误差,且复杂度较低.
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文献信息
篇名 基于双重加强特征的人脸年龄估计方法
来源期刊 桂林电子科技大学学报 学科 工学
关键词 双重特征加强 全局特征 局部特征 压缩激励 年龄估计
年,卷(期) 2019,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 71-75
页数 5页 分类号 TP399
字数 3730字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-808X.2019.01.013
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 蔡晓东 桂林电子科技大学信息与通信学院 64 228 9.0 12.0
2 王萌 桂林电子科技大学信息与通信学院 8 13 2.0 3.0
3 梁晓曦 桂林电子科技大学信息与通信学院 7 13 2.0 3.0
4 库浩华 桂林电子科技大学信息与通信学院 3 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
双重特征加强
全局特征
局部特征
压缩激励
年龄估计
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
桂林电子科技大学学报
双月刊
1673-808X
45-1351/TN
大16开
广西桂林市金鸡路1号
1981
chi
出版文献量(篇)
2598
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1
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11679
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