一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行度量學(xué)習(xí)的人臉年齡估計(jì)方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN201810048365.X 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN108171209A 公開（公告）日 2021-07-16
申請(qǐng)公布號(hào) CN108171209A 申請(qǐng)公布日 2021-07-16
分類號(hào) G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 潘虹宇;韓琥;張杰;山世光;陳熙霖 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 中科視拓（北京）科技有限公司
代理機(jī)構(gòu) - 代理人 -
地址 100086 北京市海淀區(qū)科學(xué)院南路6號(hào)中科院計(jì)算所科研綜合樓550室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行度量學(xué)習(xí)的人臉年齡估計(jì)方法，其整體步驟為：構(gòu)建數(shù)據(jù)集；將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集；在網(wǎng)絡(luò)輸入層對(duì)mini?batch進(jìn)行成對(duì)構(gòu)建，然后送入兩個(gè)孿生網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練；對(duì)VGG?16網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行構(gòu)建；網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練；使用softmax loss和revised contrastive loss共同作為監(jiān)督信號(hào)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行調(diào)整；網(wǎng)絡(luò)測(cè)評(píng)；最終估計(jì)的年齡為softmax層得到的最大概率對(duì)應(yīng)類別。本發(fā)明將深度學(xué)習(xí)與度量學(xué)習(xí)相結(jié)合，通過引入度量學(xué)習(xí)，使得特征空間的區(qū)分度更高，進(jìn)而年齡估計(jì)算法的魯棒性更強(qiáng)；利用深度學(xué)習(xí)將特征提取任務(wù)和目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化任務(wù)結(jié)合，將整個(gè)任務(wù)實(shí)現(xiàn)端到端的訓(xùn)練，應(yīng)用在公開數(shù)據(jù)集上時(shí)可以取得較好的性能。