发明名称 | 基于稀疏无向概率图模型的人脸年龄估计方法、系统 | ||
摘要 | 本发明公开了一种基于稀疏无向概率图模型的人脸年龄估计方法,属于机器学和模式识别技术领域。本发明创新性地利用无向概率图构建了一个年龄分布预测模型,并且在模型的优化训练目标中加入合适的稀疏性正则项去约束模型参数。本发明还公开了一种基于稀疏无向概率图模型的人脸年龄估计系统。相比现有技术,本发明最大的两个优点在于:1.可以从复杂的图像特征中学到更为丰富的信息去预测年龄分布,并且使用词向量对这些信息进行更为紧凑的编码。2.本方面利用了图像稀疏性的先验,加入了稀疏性正则项去约束模型参数,使得学出来的模型有更好的泛化性。 | ||
申请公布号 | CN105718898A | 申请公布日期 | 2016.06.29 |
申请号 | CN201610045986.3 | 申请日期 | 2016.01.22 |
申请人 | 东南大学 | 发明人 | 耿新;杨旭 |
分类号 | G06K9/00(2006.01)I | 主分类号 | G06K9/00(2006.01)I |
代理机构 | 江苏永衡昭辉律师事务所 32250 | 代理人 | 杨楠 |
主权项 | 一种基于稀疏无向概率图模型的人脸年龄估计方法,包括训练阶段和估计阶段,其特征在于,所述训练阶段包括以下步骤:步骤1、获取一组带有真实年龄标记的人脸图像;对每一幅人脸图像,提取其人脸图像特征,并根据真实年龄为其赋予一个符合高斯分布的初始年龄分布,这些带有初始年龄分布的人脸图像构成训练集;所述初始年龄分布的均值为其真实年龄,方差为预设的初始方差;步骤2、利用所述训练集中人脸图像的人脸图像特征、年龄分布分别作为无向概率图模型的输入以及相应的输出,以目标函数最小为目标,对所述无向概率图模型进行训练,得到年龄分布预测模型;所述目标函数为初始年龄分布与模型预测年龄分布之间的相似度与稀疏正则项的加权和,所述稀疏正则项可使得年龄分布预测模型中隐藏层的单元尽可能稀疏;所述估计阶段包括以下步骤:步骤3、提取待估计人脸图像的人脸图像特征,将其输入所述年龄分布预测模型,得到一个与待估计人脸图像对应的年龄分布输出,把这个年龄分布中取得最大描述度时对应的年龄作为最终估计年龄。 | ||
地址 | 210096 江苏省南京市四牌楼2号 |