【摘 要】
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针对非受限条件下人脸图像年龄分类准确度较低的问题，提出了一种基于深度残差网络（ResNets）和大数据集微调的非受限条件下人脸年龄分类方法。首先，选用深度残差网络作为基础卷积
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61302163,61302105,61401154);河北省自然科学基金资助项目(F2015502062,F2016502101);中央高校基本科研经费资助项目(2016MS99,2015ZD20)~~
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针对非受限条件下人脸图像年龄分类准确度较低的问题，提出了一种基于深度残差网络（ResNets）和大数据集微调的非受限条件下人脸年龄分类方法。首先，选用深度残差网络作为基础卷积神经网络模型处理人脸年龄分类问题；其次，在ImageNet数据集上对深度残差网络预训练，学习基本图像特征的表达；然后，对大规模人脸年龄图像数据集IMDB—WIKI清洗，并建立了IMDB-WIKI-8数据集用于微调深度残差网络，实现一般物体图像到人脸年龄图像的迁移学习，使模型适应于年龄段的分布并提高网络学习能力；最后，在非受限人脸数据集
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