【摘 要】
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跨年龄面部识别（AIFR）在许多应用场景中都非常必要.即使对于人类而言,要识别同一个人在不同年龄段的面孔也有一定的困难.因此,它对计算机视觉系统提出了独特的挑战.有许多成熟的深度学习方法可用于人脸识别,例如多任务级联卷积网络.然而在一些特殊的应用场景中基于深度学习算法的运算效率均比较低下,不能满足实际应用的需求.概率动态规划是一种使用状态递推的方法求解概率或期望的算法思想.类似于动态规划,概率动态
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跨年龄面部识别（AIFR）在许多应用场景中都非常必要.即使对于人类而言,要识别同一个人在不同年龄段的面孔也有一定的困难.因此,它对计算机视觉系统提出了独特的挑战.有许多成熟的深度学习方法可用于人脸识别,例如多任务级联卷积网络.然而在一些特殊的应用场景中基于深度学习算法的运算效率均比较低下,不能满足实际应用的需求.概率动态规划是一种使用状态递推的方法求解概率或期望的算法思想.类似于动态规划,概率动态规划也是通过求出一个事件的一系列子事件的概率来求出整个事件的概率.利用动态规划来求解问题时,如何定义一个问题的状态是求解这个问题的关键,直接决定了算法的效率.本文提出了一种不参与神经网络以适应人脸随时间变化的离线学习算法,并用概率动态规划的方法估计出离线算法对误识别率随时间的影响。本文提出的离线学习算法不需要使用外部数据集和引入外部特征,也不需要耗费时间进行训练,可以实时更新;本文提出的离线学习算法的运算速度显著高于基于深度学习的AIFR方法;本文推导出离线学习算法的误识别率近似公式,使得算法的准确率可以预测,算法在理论上比深度学习具有更好的可解释性。
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