基于多输出卷积神经网络和有序回归的年龄估计方法

摘要

本发明公开了一种基于多输出卷积神经网络和有序回归的年龄估计方法，其实现是：1.建立亚洲人脸年龄数据集(AFAD)；2.建立用于二分类的训练数据；3.训练深度卷积神经网络；4.将测试样本输入到训练好的卷积神经网络；5.得到测试样本的年龄估计。本发明提出了一种对年龄进行排序的方法，将有序回归和深度学习方法相结合，显著地提升了年龄预测性能的准确度。本发明解决了现有年龄估计方法中特征提取和回归建模是独立进行与优化的不足，能充分利用年龄标签的序列关系将年龄估计有序回归，提高了年龄估计准确率，还为亚洲人脸的年龄估计建立了一个大规模数据库，为人脸年龄估计研究提供了数据库基础。能广泛用于对人脸图像的年龄估计。