基于阶段自适应标签分布的面部年龄估计
计算机视觉与模式识别
2025-09-03 v1
摘要
标签歧义是年龄估计任务中的重要挑战。大多数现有方法通过建模相邻年龄组之间的关联来解决此问题，但往往忽视不同年龄阶段歧义程度的差异。在本文中，我们提出了一种基于阶段自适应方差建模和加权损失函数的 Stage-wise Adaptive Label Distribution Learning (SA-LDL) 算法，利用我们对锚定样本与所有其他年龄嵌入相似性进行分析后揭示的观察——标签歧义呈现清晰的阶段性模式。SA-LDL 有效捕捉标签歧义的复杂和结构化特性，从而实现更准确和更稳健的年龄估计。广泛的实验表明，SA-LDL 在 MORPH-II 和 FG-NET 数据集上分别实现了 MAE 为 1.74 和 2.15 的竞争性能。
引用
@article{arxiv.2509.00450,
title = {Stage-wise Adaptive Label Distribution for Facial Age Estimation},
author = {Bo Wu and Zhiqi Ai and Jun Jiang and Congcong Zhu and Shugong Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.00450},
year = {2025}
}
备注
14 pages, 3 fugures