Abstract-Medan erkännande av de flesta ansiktsvariationer, såsom identitet, uttryck och kön, har studerats i stor utsträckning, har automatisk åldersuppskattning sällan undersökts. Till skillnad från andra ansiktsvariationer, ger åldrande variation flera unika egenskaper som gör åldersuppskattning en utmanande uppgift. I detta dokument föreslås en automatisk åldersberäkningsmetod kallad AGES (AGing pattErn Subspace). Grundidén är att modellera åldrandet, som definieras som sekvensen av en viss individs ansiktsbilder sorterade i tidsordning, genom att konstruera en representativ subrymd. Det rätta åldrandet för en tidigare osynlig ansiktsbild bestäms av projektionen i subrymden som kan rekonstruera ansiktsbilden med minsta rekonstruktionsfel, medan positionen för ansiktsbilden i det åldrande mönstret då anger dess ålder. I försöken jämförs AGES och dess varianter med de begränsade befintliga åldersuppskattningsmetoderna (WAS och AAS) och vissa väletablerade klassificeringsmetoder (kNN, BP, C4.5 och SVM). Dessutom görs en jämförelse med människans uppfattningsförmåga i fråga om ålder. Det är intressant att notera att AGES:s prestationer inte bara är betydligt bättre än alla andra algoritmer, utan också jämförbara med de mänskliga observatörernas.
Geng m.fl. I REF föreslogs en strategi för AGing pattErn Subspace (AGES) för både åldersuppskattning och ålderssyntes.
Automatic Age Estimation Based on Facial Aging Patterns
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}