I detta dokument föreslår vi en djupinlärning lösning för åldersuppskattning från en enda ansiktsbild utan användning av ansiktsmarkeringar och introducerar IMDB-WIKI-datasetet, det största offentliga datasetet av ansiktsbilder med ålders- och könsbeteckningar. Om den verkliga åldersuppskattningen sträcker sig över årtionden, är studiet av skenbar åldersuppskattning eller den ålder som uppfattas av andra människor från en ansiktsbild ett försök som nyligen gjorts. Vi tar itu med båda uppgifterna med våra konvolutionella neurala nätverk (CNN) av VGG-16 arkitektur som är förtränade på ImageNet för bildklassificering. Vi ställer problemet med åldersuppskattning som ett djup klassificeringsproblem följt av en softmax förväntad värdeförfining. De viktigaste faktorerna i vår lösning är: djupinlärda modeller från stora data, robust ansiktsjustering och förväntad värdeformulering för åldersregression. Vi validerar våra metoder på standardriktmärken och uppnår toppmoderna resultat för både verkliga och uppenbara åldersuppskattningar.
Deep Expectation (DEX) formulering REF föreslogs för åldersuppskattning baserad på VGG-16 arkitektur och en klassificering följd av en förväntad värdeformulering, och det fick goda resultat på FG-NET, MORPH, Adience och LAP datauppsättningar.
Deep Expectation of Real and Apparent Age from a Single Image Without Facial Landmarks
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}