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题名人脸年龄估计的深度学习方法综述
被引量：14
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作者
张珂
王新胜
郭玉荣
苏昱坤
何颖宣
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机构
华北电力大学电子与通信工程系
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出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2019年第8期1215-1230,共16页
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基金
国家自然科学基金项目(61871182,61302163)
河北省自然科学基金项目(F2015502062)
中央高校基本科研经费项目(2018MS094,2018MS095)~~
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文摘
目的人脸年龄估计技术作为一种新兴的生物特征识别技术,已经成为计算机视觉领域的重要研究方向之一。随着深度学习的飞速发展,基于深度卷积神经网络的人脸年龄估计技术已成为研究热点。方法本文以基于深度学习的真实年龄和表象年龄估计方法为研究对象,通过调研文献,分析了基于深度学习的人脸年龄估计方法的基本思想和特点,阐述其研究现状,总结关键技术及其局限性,对比了常见人脸年龄估计方法的性能,展望了未来的发展方向。结果尽管基于深度学习的人脸年龄估计研究取得了巨大的进展,但非受限条件下年龄估计的效果仍不能满足实际需求,主要因为当前人脸年龄估计研究仍存在以下困难:1)引入人脸年龄估计的先验知识不足;2)缺少兼顾全局和局部细节的人脸年龄估计特征表达方法;3)现有人脸年龄估计数据集的限制;4)实际应用环境下的多尺度人脸年龄估计问题。结论基于深度学习的人脸年龄估计技术已取得显著进展,但是由于实际应用场景复杂,容易导致人脸年龄估计效果不佳。对目前基于深度学习的人脸年龄估计技术进行全面综述,从而为研究者解决存在的问题提供便利。
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关键词
人脸年龄估计
深度学习
深度卷积神经网络
真实年龄
表象年龄
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Keywords
face age estimation
deep learning
deep convolutional neural networks(DCNNs)
real age
apparent age
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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