基于深度学习的人脸表观年龄估计

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中文摘要：目前,国际上公开的用于人脸表观年龄估计的数据库较少,并且人数规模小,而大数据是深度学习的关键.为了准确预测人脸表观年龄值并测试人脸化妆整形效果,自行设计制作容量为50000张人脸图像的数据集,基于改进的VGGnet卷积神经网络,使用RMSProp优化算法对模型进行训练.实验结果表明,在合理的误差范围内,表观年龄值在1-5岁时预测精度最高,为91％;同时,化妆整形能使人脸表观年龄值比真实值略小,为人脸表观年龄估计在实际中的应用提供了参考.

外文标题：Apparent Age Estimation Based on Deep Learning

作者：

李丽莹、王阳、马军山

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作者单位：

上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093

关键词：

表观年龄估计数据集制作深度学习人工智能

出版年：

2021

DOI：

10.11907/rjdk.201989