面向人类年龄估计的多任务GLOH特征选择
计算机视觉与模式识别
2011-05-09 v2 人工智能
摘要
本文提出了一种基于GLOH特征描述符和多任务学习（MTL）的新型年龄估计方法。GLOH特征描述符作为最先进的特征描述符之一，用于捕捉人脸图像中与年龄相关的局部和空间信息。由于提取的GLOH特征通常是冗余的，因此设计了MTL来为年龄估计问题选择最具信息量的特征区间，同时通过岭回归确定相应的权重。该方法大幅降低了特征维度，不仅能提升性能，还能减少计算负担。在公开的FG-NET数据库上的实验表明，所提出的方法在使用更少特征的情况下，能够达到与先前方法相当的性能。
引用
@article{arxiv.1102.2749,
title = {Multi-task GLOH feature selection for human age estimation},
author = {Yixiong Liang and Lingbo Liu and Ying Xu and Yao Xiang and Beiji Zou},
journal= {arXiv preprint arXiv:1102.2749},
year = {2011}
}