[发明专利]一种基于噪声剔除的自步学习人脸年龄估计方法有效
| 申请号： | 201911308841.8 | 申请日： | 2019-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN111160161B | 公开（公告）日： | 2022-03-15 |
| 发明（设计）人： | 潘力立;艾仕杰 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 电子科技大学专利中心 51203 | 代理人： | 陈一鑫 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 该发明公开了一种基于噪声剔除的自步学习人脸年龄估计方法，属于计算机视觉和机器学习领域。由于人脸图像经常带有姿势、照明、表情、遮挡和错位等变化，将人脸图片划分为简单图片(预测年龄与实际年龄之间的绝对误差小)和困难图片(预测年龄与实际年龄之间的绝对误差大)，并在自步学习框架下，采取“从简单图片到困难图片”的策略去训练深度回归网络来建立人脸面部特征与目标年龄的非线性映射关系，同时本发明提出的cap()函数将会剔除训练样本中的噪声图像，从而去除噪声图像对模型的影响，该方法充分利用了cap()函数、自步学习和深度回归森林，这保证了提取的面部特征具有强大的表示能力，提高了现有方法的准确度和鲁棒性。该方法可以应用于人机交互、基于年龄的安全性控制、社交网络娱乐以及年龄差异化广告等方面。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 噪声 剔除 学习 年龄 估计 方法 | ||
【主权项】：
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