年龄比

摘要： 为了儿女的幸福,矛盾可以消除,隔阂可以化解,辛苦劳累却甘之如饴。我和许纯结婚时,婆婆强烈反对。因为我年龄比他大,学历比他高,婆婆怕自己捧在手心里长大的儿子将来要受我的气。无奈我们“先斩后奏”,私下已经把证领了。婆婆心里不痛快,虽然勉强答应参加我们的婚礼,但事先声明,婚礼所有的费用,她一分都不会出。结婚那天,婆婆冷眼竖眉、面沉似水,

摘要： 我和谭总相识已有20年了,初次见面时,他在亚华做工程师;后来,转做销售,卖二手设备、创办日通机械,生意做得红红火火,我们也在这个过程中逐渐熟络。2011年,日通机械加入盛鼎集团,我们又在这个联合体中互相协作。在外他尊称我为'领导''恩师',其实我只是年龄比他大一点,有些经验能够和他分享、让他借鉴。我觉得,我们的感情。

摘要： 曾和大学的室友们探讨过选男朋友的各种各样的标准,一致认为不能接受年龄比自己小的,哪怕一天都不行。可是真的碰到一个喜欢的,各种标准便都失效了,哪怕他比我小了整整一岁。我们是异地恋,并且他还是军校生,除了寒暑假回家能见面之外,基本上都属于失联的状态。可是和他在一起的感觉就像如获至宝,多久的等待都是值得的。

摘要： 57年了,二师二二三团农二连副连长顾锡荣一家,与农五连维吾尔族职工毛立明·库尔班一家亲如兄弟般的感情,已经从父母那一辈延伸到了自己和儿子们这一辈,用他们的话来说：希望这种真挚情谊就这样一辈辈地延续下去!

摘要： 印度崛起对中国利大于弊。印度是一个人口年轻的国家,现有人口的平均年龄比中国小10岁左右,国内基础设施、消费市场都庞大,将会为中国企业走出去提供更大的市场。推动印度崛起,同样也会让中国崛起变得可持续性更强，

摘要： 婚期临近,最近一段时间,我忙着筹备婚礼,这下也把老妈忙坏了。除了准备常规的婚庆用品外,她偏偏要做床棉被给我结婚使用。考虑到母亲年龄比较大,也不想过多劳烦她,我准备去商场买床被。可我硬是熬不过执拗的她,恭敬不如从命,就按照老妈的意愿来吧。后来,她从家中的床底下,拿出来一床用塑料纸包裹好的棉被。据老妈说,这床被子的年龄比我的年龄还要大些。上个世纪70年代的时候,老妈在生产队里干活。25岁那年,

摘要： 这个地方出了很多有名的石匠,其中最有名的是他的师傅。那年师傅的石艺厂接了许多活儿,需要很多帮手来完成工作,于是,师傅才同意收下他这个看起来资质很差的徒弟。别人几天就能学会的技巧,他却要花几个礼拜才能领会,但他没有放弃。他喜欢与石头打交道,因为他从小就被师傅雕刻的精美绝伦的石狮子吸引了,他的理想就是今生要做出一个可以与师傅做的石狮子相媲美的作品。

摘要： 成长有快乐,也有烦恼。我的烦恼呢,这么说吧,只要我进服装店买衣服,服务员上来就是一句：＂小朋友,几岁啦？是读三年级还是四年级啊？＂拜托,我是六年级的好吧!但这也怪不了服务员,谁叫我矮呢？我也尝试过努力锻炼长高,下课冲到操场上跑圈子,没坚持几天便退缩了——累呀!爸妈要带我去别人家做客,这很好。

摘要： 弄错了年龄如果你喊一个芳龄二八的小姑娘叫大妈,估计她脸都该气绿了;如果发现家里的古董比自己想象中更老,心中大概会暗暗窃喜;但对于考古界来说,如果知道一块木头雕像实际年龄比之前估算的多出1500年,这可就是个世界性的重大发现了。这块被弄错了年龄的木雕叫做希吉尔人像,目前它的最新估算年龄是1.1万岁。

摘要： 肠道细菌的种类和数量众多,难以用普通的方法进行检测。如何对"肠道年龄"进行自我评估呢?下面就介绍一个简单易行的调查问卷,看看你符合哪几项,计算一下评分,就可以判断出自己的"肠道年龄"了。1.饮食习惯(1)经常不吃早餐(2)吃早餐非常迅速(3)在非正常进餐时间进餐(4)摄入蔬菜较少

摘要： 提供了能够减少年龄估计所用的对图像数据进行加标签的劳动的年龄估计装置、年龄估计方法和年龄估计程序。用于估计拍摄成图像数据中的人的年龄的年龄估计装置包括：维度压缩装置，用于对图像数据应用维度压缩以输出低维度数据；分簇装置用于对所输出的低维度数据执行分簇；加标签装置用于对已分簇的低维度数据中的每个簇的代表性数据加标签；以及识别装置用于利用包含在已加标签的低维度数据和未加标签的低维度数据中的特征量基于学习结果来估计人的年龄。

摘要： 本申请实施例涉及人脸图像属性预测技术领域，公开了一种训练年龄预测模型的方法、年龄检测方法及相关装置，采用包括多个人脸图像的训练集，对至少两个教师神经网络进行迭代训练，得到至少两个教师模型，各教师模型分别输出训练集中各人脸图像的软标签。然后，采用训练集和损失函数，对学生神经网络进行迭代训练，得到年龄预测模型。损失函数包括各人脸图像的真实标签和各教师模型分别输出的各人脸图像的软标签之间的第一损失以及各人脸图像的真实标签和学生神经网络输出的预测标签之间的第二损失，使得各教师模型能够指导学生神经网络学习年龄特征信息，训练得到的年龄预测模型具有各教师模型的年龄特征学习能力，从而，能够提高年龄检测准确性。

摘要： 本申请实施例涉及人脸图像识别技术领域，公开了一种年龄识别模型的训练方法、人脸年龄识别方法及相关装置，训练得到的年龄识别模型包括年龄分类模型、不确定性模型和年龄回归模型。第一阶段，采用不确定性模型将噪声干扰对由训练得到的年龄分类模型输出的第一预测年龄值的影响转化为不确定性概率。第二阶段，采用该训练集对回归神经网络进行训练，并将各人脸图像对应的不确定性概率引入损失函数，得到年龄回归模型。不确定性概率的引入相当于告诉年龄回归模型：对于各人脸图像提取的特征具有一定概率的不确定性。从而在训练过程中，不确定性概率较高的图像特性，需要重点学习，能够减轻上述噪声带来的影响，提高模型的泛化能力和准确度。

摘要： 本公开的实施例公开了年龄预测网络生成方法、年龄预测方法、装置、设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取训练样本集，训练样本集中的训练样本包括人脸图像和人脸图像对应的标注年龄信息向量；获取待训练年龄预测网络，待训练年龄预测网络包括多个分类器和阈值预测网络，其中，每个分类器用于确定人脸图像中所显示的人脸对应的年龄与目标年龄的大小关系，阈值预测网络用于预测多个分类器的分类阈值；利用训练样本集对待训练年龄预测网络进行训练，得到年龄预测网络。该实施方式实现了提高年龄预测网络的预测准确性。

摘要： 本公开的实施例公开了年龄预测网络生成、年龄预测方法、装置、设备和介质。该方法的一具体实施方式包括：获取训练样本集，训练样本集中的训练样本包括人脸图像和人脸图像对应的标注年龄信息向量；获取待训练年龄预测网络，待训练年龄预测网络包括多个分类器，每个分类器用于确定人脸图像中所显示的人脸对应的年龄与目标年龄的大小关系；利用训练样本集对待训练年龄预测网络进行训练，得到年龄预测网络。该实施方式实现了提高生成的年龄预测网络的预测准确率。

摘要： 本发明涉及一种年龄分类辅助的跨年龄人脸识别算法，包括步骤：提取并预处理带有身份标签和年龄标签的人脸图像；训练年龄分类辅助的跨年龄人脸识别网络，跨年龄人脸识别网络包括卷积网络、身份特征提取网络和年龄特征提取网络；将预处理后的含有身份标签和年龄标签的人脸图像输入卷积网络，卷积网络最后的全连接层输出共享特征。本发明的有益效果是：改进跨年龄人脸识别深度学习模型，提取年龄不变的人脸特征以提高跨年龄人脸识别的准确率；使用Softmax损失函数保证特征的类间差异，引入Centor Loss损失函数减小人脸特征的类内差异，使不同类别的特征向量边界更加明晰，两者相辅相成，共同参与网络参数的更新。

摘要： 本发明公开了一种年龄预测模型的训练方法，该年龄预测模型包括三维形变统计模型、可微分渲染器、第一特征提取网络、第二特征提取网络和年龄预测层，首先通过三维形变统计模型和可微分渲染器将目标人脸图像转换为二维渲染图像，该二维渲染图像具备三维特征信息。然后将目标人脸图像输入第一特征提取网络并将二维渲染图像输入第二特征提取网络以进行特征提取，将第一特征提取网络和第二特征提取网络中对应同一特征尺度的两个特征提取层输出的特征图进行特征融合，以输出目标特征图；从而将三维特征信息融合到不同尺度的特征图中，进而约束同一个人因不同表情导致的特征变化，使得整个预测模型具有更高的准确度和适应性。

摘要： 本申请公开了一种年龄识别模型的训练方法、装置、年龄识别方法、装置，属于计算机技术领域。该方法包括：获取多个用户的特征数据，其中，每个用户的特征数据包括用户静态特征数据以及用户历史行为特征数据，所述用户静态特征数据至少包括用户的年龄数据；对各个用户的特征数据进行特征签名处理，以将各个用户的特征数据转换为对应的数值化的高维特征空间数据；对各个用户对应的数值化的高维特征空间数据进行降维处理，得到多个训练样本数据，其中，每个样本数据以用户的年龄数据作为样本标签；将所述多个训练样本数据输入至预设的算法模型中进行训练，得到年龄识别模型。本申请可以提高年龄识别模型的训练效率。

摘要： 本申请实施例涉及人脸图像属性预测技术领域，公开了一种训练年龄检测模型的方法、年龄检测方法及相关装置，训练集包括多个标注有真实年龄的人脸图像，首先获取训练集中各人脸图像对应的年龄干扰信息。然后，对年龄干扰信息进行编码，得到信息特征编码。最后，采用训练集和与该训练集中各人脸图像对应的信息特征编码，对神经网络进行迭代训练，得到年龄检测模型。在此实施例中，神经网络在训练过程中能够学习到人脸图像的特征以及年龄干扰特征，即清楚区分年龄干扰特征和影响年龄预测准确度的有效特征，从而，在进行年龄预测时能够过滤掉干扰特征，减少干扰特征对网络学习的影响，使得训练得到的年龄检测模型能够准确且稳定地检测年龄。

摘要： 本发明实施例提供一种年龄识别方法、年龄识别装置以及计算机可读存储介质，通过卷积神经网络对包含有人脸图像的训练集进行训练得到第一全连接层；将第一全连接层中的向量作为表征训练得到多个一对一法支持向量机One‑Versus‑One SVM，作为年龄识别模型；获取待识别人脸图像；通过卷积神经网络对待识别人脸图像处理得到第二全连接层，并得到粗略年龄值；将粗略年龄值与第二全连接层输入到年龄识别模型进行年龄识别，得到精确年龄值；通过训练集训练出年龄识别模型，并在通过卷积神经网络识别出粗略年龄值后，以粗略年龄值为中心，通过年龄识别模型进行精确年龄值确定，在某些实施过程中具有提高年龄识别精度的效果。