Abstract-En av de största svårigheterna med ansiktsåldersuppskattning är att inlärningsalgoritmerna inte kan förvänta sig tillräckliga och fullständiga träningsdata. Lyckligtvis, ansiktena i nära åldrar ser ganska lika eftersom åldrande är en långsam och smidig process. Inspirerad av denna observation, i stället för att betrakta varje ansiktsbild som en instans med en etikett (ålder), betraktar detta papper varje ansiktsbild som en instans i samband med en etikettdistribution. Etikettdistributionen omfattar ett visst antal klassetiketter, som representerar den grad som varje etikett beskriver instansen. På så sätt kan en ansiktsbild bidra till inte bara inlärningen av dess kronologiska ålder, utan också inlärningen av dess intilliggande tidsåldrar. Två algoritmer, IIS-LLD och CPN, föreslås lära sig av sådana etikettdistributioner. Experimentella resultat på två åldrande ansiktsdatabaser visar anmärkningsvärda fördelar med den föreslagna märkning distribution lärande algoritmer jämfört med enmärkning lärande algoritmer, antingen särskilt utformad för åldersuppskattning eller för allmänna ändamål.
Geng m.fl. REF definierade märkningsdistributionen för ett exempel som en vektor som innehåller sannolikheten för att instansen har varje etikett.
Facial Age Estimation by Learning from Label Distributions
{'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']}