Abstract-Estimating mänsklig ålder automatiskt via ansiktsbild analys har massor av potentiella verkliga tillämpningar, såsom mänsklig dator interaktion och multimedia kommunikation. Det är dock fortfarande ett utmanande problem för de befintliga systemen för datorseende att automatiskt och effektivt uppskatta människans ålder. Åldrandet bestäms av inte bara personens gen, men också många yttre faktorer, såsom hälsa, livsstil, boende och väderförhållanden. Hanar och honor kan också åldras annorlunda. Den nuvarande åldersuppskattningen är fortfarande inte tillräckligt bra för praktisk användning och mer insatser måste göras i denna forskningsriktning. I den här artikeln introducerar vi ett åldersanpassat inlärningsprogram för att extrahera ansiktsåldrande funktioner och designa en lokalt anpassad robust regressator för lärande och förutsägelse av människans åldrar. Den nya metoden förbättrar åldersuppskattningsnoggrannheten betydligt jämfört med alla tidigare metoder. Fördelen med de föreslagna metoderna för bildbaserad åldersuppskattning framgår av omfattande experiment på en stor intern åldersdatabas och den allmänt tillgängliga FG-NET-databasen. Index Terms-Age grenrör, mänsklig ålder uppskattning, lokalt justerad robust regression, mångfaldig inlärning, icke-linjär regression, stöd vektor maskin (SVM), stödja vektor regression (SVR).
I REF användes Support Vector Machine (SVM) och Support Vector Regression (SVR) för åldersprognoser.
Image-Based Human Age Estimation by Manifold Learning and Locally Adjusted Robust Regression
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}