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. REF föreslog en strategi för AGing PattErn Subspace (AGES) för att konstruera en subrymd för åldrande mönster som en kronologisk sekvens av ansiktsbilder.
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']}