Åldersuppskattning från ansiktsbilder är vanligtvis ett icke-linjärt regressionsproblem. Den största utmaningen med detta problem är ansiktsfunktionen utrymme w.r.t. åldringar är ohomogena på grund av den stora variationen i ansiktets utseende mellan olika personer i samma ålder och den icke-stationära egenskapen hos åldrande mönster. I detta dokument föreslår vi Djup Regression Forests (DRF), en end-to-end modell, för åldersbedömning. DRFs ansluter de split noder till en fullt ansluten lager av en convolutional neural nätverk (C-NN) och hantera inhomogena data genom att gemensamt lära input-beroende datapartitioner vid de split noder och data abstraktioner vid blad noderna. Denna gemensamma lärande följer en omväxlande strategi: Först, genom att fixera blad noderna, de split noder samt CNN parametrar optimeras genom Back-förökning; Sedan, genom att fixa de split noder, blad noderna optimeras genom att iterera en steg storlek fri uppdatering regel härledd från Variational Bounding. Vi kontrollerar de föreslagna DRF:erna på tre standardvärden för åldersuppskattning och uppnår toppmoderna resultat på alla dessa.
Dessutom, djupa regressionsskogar (DRF) REF kopplar slumpmässiga skogar till djupa neurala nätverk och uppnå lovande resultat.
Deep Regression Forests for Age Estimation
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}