用于基于人脸的年龄估计的融合网络
计算机视觉与模式识别
2018-07-30 v1
摘要
卷积神经网络（CNN）已作为核心框架应用于与年龄相关的研究。尽管人脸由众多面部属性构成，大多数基于 CNN 的工作仍将一个脸视为典型对象，并未充分关注承载该特定任务中年龄相关特征的面部区域。本文中，我们提出一种称为融合网络（FusionNet）的新型 CNN 架构来解决年龄估计问题。除整张人脸图像外，FusionNet 依次将若干年龄相关的面部块作为输入的一部分，以突出年龄相关特征。通过实验，我们表明 FusionNet 在 MORPH II 基准上显著优于其他最先进（SOTA）模型。
引用
@article{arxiv.1807.10421,
title = {Fusion Network for Face-based Age Estimation},
author = {Haoyi Wang and Xingjie Wei and Victor Sanchez and Chang-Tsun Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.10421},
year = {2018}
}
备注
ICIP 2018