国内刊号:51-1196/TP
国际刊号:1001-3695
发布日期:
作者:徐东明,任娅琼,马宣,
单位:西安邮电大学通信与信息工程学院,西安710061;
关键词:卷积神经网路,人脸年龄识别,误分类代价,代价敏感性,期望类最大原则,
基金:国家自然科学基金资助项目(61571361,61102095);陕西省国际合作交流与面上项目(2017KW-013,2019JM-604);;
当年龄识别被看做分类问题时,基于卷积神经网络(CNN)的方法通常直接采用一般图像分类的CNN进行年龄识别,常常忽略了进行人脸年龄识别时需要考虑的误分类代价问题。基于上述观察,提出一种基于代价敏感卷积神经网络(CS-CNN)的人脸年龄估计方法。具体来讲,基于期望类最大原则(desired class maximum principle,DCMP)提出了一种能够使CNN学习到鲁棒人脸特征的代价敏感交叉熵损失函数(CS-CE),最后通过理论与实验的方法进行验证。相较之前的人脸年龄识别方法,该算法提升的效果是显著的。
来源:2020年第11期
《计算机应用研究》期刊编辑部