改进的VGG网络可提升年龄与性别预测准确率

摘要

由于深度卷积网络(Convolutional Neural Network,CNN)具有良好特征学习的性质,它得到了研究者们重点关注,并且已被广泛应用。相比较于深度CNN在物体识别与分类等任务上所达到的出色效果,其在年龄预测与人物性别识别任务上的应用还远远不能令人满意。基于公安业务背景,设计了一个深度卷积网络模型,并在证件照和Adience数据集上训练该模型,从而将其应用在人物年龄预测和性别分类上。通过基于Tensorflow的实验表明,提出的深度卷积网络模型,对人物年龄的预测准确率可达到90%以上;性别分类的准确率也达到93%以上。这明显优于现有文献中的结果。