【摘 要】
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通过观察人脸估计年龄较为常见,但如何准确预测年龄则是一个难题。为提高人脸图像年龄估计的准确率,提出一种基于YOLO(You Only Look Once)模型的目标检测方法。将多尺度回归
【机 构】
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哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.51277043）
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通过观察人脸估计年龄较为常见,但如何准确预测年龄则是一个难题。为提高人脸图像年龄估计的准确率,提出一种基于YOLO(You Only Look Once)模型的目标检测方法。将多尺度回归思想应用于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),通过多尺度卷积改善模型对小尺寸目标的提取能力,结合特征通道分权重思想,改善特征提取操作中特征信息丢失的问题,构造决策树回归得到年龄估计。这种方法在人脸年龄图像库FG-NET上获得平均绝对误差(MAE)3.43,在GROUP数据集获得
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