An estimation method based on face image age three residual network, which belongs to the technical field of data processing, the purpose is to improve the face image age non constrained estimation level, the technical scheme is that the method first established three basic network in the residual network framework based on the residuals; then using three residual network pre training on the ImageNet data set, ImageNet residual network model; then face age data in the non constrained set of residual ImageNet network model has been obtained for fine-tuning training; finally using three levels of residual network trained fine face image age estimation. The invention adopts three level network residual face image age estimation, not only greatly improve the learning ability of DCNN network model, and solves the training process of over fitting and gradient disappeared, thus improving the accuracy of age estimation of face image non constrained conditions.
【技术实现步骤摘要】
一种基于三级残差网络的人脸图像年龄估计方法
本专利技术涉及一种可在非受限条件下根据人脸图像实现年龄确估计的方法,属于数据处理
技术介绍
人脸是极为丰富的信息源,人们能够从人脸图像中获得大量有用信息,如身份、性别、年龄以及表情等。作为人脸的关键信息之一,年龄在人的社会交往中起到了基础性作用,因此依靠人脸图像实现年龄的自动估计是人工智能领域的重要工作之一。目前,人脸年龄估计在基于年龄阶段的人机交互、访问控制、视觉监控、市场营销以及法律执行等多个智能领域存在良好的应用前景。人脸图像年龄估计的主要思路是从人脸图像中提取主要特征,然后采用分类或回归方法实现年龄估计,其中年龄分类用于估计人的年龄分组,年龄回归则是估计人的准确年龄。以往绝大部分人脸年龄估计方法采用人工设计的特征进行年龄估计,最初,Kwon等人通过计算人脸特征点之间的距离比例获取人脸的几何特征用于年龄估计;Cootes等人在人脸几何特征基础上加入全局纹理特征,提出了AAM模型;随后,LBP,SFP以及BIF特征分别被用来作为年龄估计的人脸特征。基于这些人工设计的特征,回归和分类方法被用于估计人脸,基于SVM的方法被用于年龄组分类,针对年龄回归,则主要包括SVR,PLS,CCA等方法。这些人工提取特征的方法在受限条件下的人脸数据集上获得了不错的结果,例如人脸年龄数据集FG-NET和MORPH。但是这些方法在非受限条件下的人脸年龄估计任务中显得差强人意,例如非受限条件下的人脸年龄数据集Adience,这些数据集中的人脸图像没有经过人工过滤和调整,图像中包含各种不同的变化,如噪音、光照,姿势,表情等, ...
【技术保护点】
一种基于三级残差网络的人脸图像年龄估计方法,其特征是,所述方法首先在基本残差网络框架基础上建立三级残差网络;然后采用三级残差网络对ImageNet数据集进行预训练,获得ImageNet残差网络模型;再在非受限条件下的人脸年龄数据集上对已获得的ImageNet残差网络模型进行微调训练;最后利用微调训练好的三级残差网络进行人脸图像年龄估计。
【技术特征摘要】
1.一种基于三级残差网络的人脸图像年龄估计方法,其特征是,所述方法首先在基本残差网络框架基础上建立三级残差网络;然后采用三级残差网络对ImageNet数据集进行预训练,获得ImageNet残差网络模型;再在非受限条件下的人脸年龄数据集上对已获得的ImageNet残差网络模型进行微调训练;最后利用微调训练好的三级残差网络进行人脸图像年龄估计。2.根据权利要求1所述的一种基于三级残差网络的人脸图像年龄估计方法,其特征是,所述方法包括以下步骤:a.建立三级残差网络以基本残差网络模型(ResNets)作为基础模型,首先在所有残差块外部加入shortcut支路,称为第一级shortcut支路;然后在每个残差块组基础上加入shortcut支路,称为第二级shortcut支路;原始残差块...
【专利技术属性】
技术研发人员:张珂,郭丽茹,高策,
申请(专利权)人:华北电力大学保定,
类型:发明
国别省市:河北,13
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