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基于深度学习的人脸年龄识别技术研究

网络安全技术与应用 2024年第7期 53-55页

作者：张会影圣文顺南京工业大学浦江学院江苏211200

深度学习(DL,Deep Learning)是机器学习领域中一个重要的研究方向,深度学习引入机器学习后,机器更接近人工智能(AI,Artificial Intelligence)的目标。随着算力、算法和数据量等人工智能发展要素的蓬勃发展,目前深度学习已被广泛应用于... 详细信息

深度学习(DL,Deep Learning)是机器学习领域中一个重要的研究方向,深度学习引入机器学习后,机器更接近人工智能(AI,Artificial Intelligence)的目标。随着算力、算法和数据量等人工智能发展要素的蓬勃发展,目前深度学习已被广泛应用于图像识别、智能推荐和自动驾驶等领域。文中简单介绍了深度学习的发展史、人脸年龄识别的应用和意义,阐述了基于深度学习的人脸年龄识别技术原理及应用,同时分析了深度学习人脸年龄识别技术的优缺点,以期为从事人脸年龄识别的研究者提供参考。

关键词：深度学习年龄识别卷积神经网络特征提取池化全连接

SFSR-Age:一种基于人脸强语义的年龄识别算法

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吉林大学学报（理学版） 2024年第2期62卷 347-356页

作者：孙旭菲缪新颖毕甜甜王水涛喻芳宇大连海洋大学信息工程学院辽宁大连116023 辽宁省海洋信息技术重点实验室辽宁大连116023

针对因光照、拍摄角度及图片质量等因素导致的经典深度学习算法难以有效提取人脸特征、人物身份识别准确率难以达到理想精度的问题,提出一种基于人脸强语义的年龄识别算法.首先,通过注意力矩阵增强人脸区域的特征权重,达到提取特征区域... 详细信息

针对因光照、拍摄角度及图片质量等因素导致的经典深度学习算法难以有效提取人脸特征、人物身份识别准确率难以达到理想精度的问题,提出一种基于人脸强语义的年龄识别算法.首先,通过注意力矩阵增强人脸区域的特征权重,达到提取特征区域的目的;其次,使用级联双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络学习时序帧之间的特征依赖关系,弥补部分特征缺失对识别精度的影响.在人脸数据集IMDB-WIKI和数据集Adience上进行测试,该算法的年龄识别准确率分别达到78.34%和77.89%.实验结果表明,相比于其他基于深度学习算法的方法,该算法在基于图片数据集的人物年龄识别任务上具有更高的准确率.

关键词：年龄识别人脸识别深度学习算法注意力矩阵级联Bi-LSTM

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基于标记分布学习的人脸年龄识别算法

江苏大学学报（自然科学版） 2023年第2期44卷 180-185页

作者：张会影圣文顺曾耀徵南京工业大学浦江学院江苏南京211200

针对人脸年龄识别可用数据集普遍不足的问题,为提升可用数据集不变情况下人脸年龄识别的精度,在深度学习(DL)框架中引入标记分布学习(LDL)策略,命名为DL-LDL,其中卷积神经网络用于自动提取人脸特征,改进的标记分布学习用于学习真实年龄... 详细信息

针对人脸年龄识别可用数据集普遍不足的问题,为提升可用数据集不变情况下人脸年龄识别的精度,在深度学习(DL)框架中引入标记分布学习(LDL)策略,命名为DL-LDL,其中卷积神经网络用于自动提取人脸特征,改进的标记分布学习用于学习真实年龄及相邻年龄之间的模糊性和多义性,以丰富年龄信息,提高识别精度.将DL-LDL方法在MORPH和FG-NET这2个公开数据集上进行了试验测试.结果表明:DL-LDL方法提高了年龄识别的精度,与现有最先进的人脸年龄识别方法相比,在MORPH和FG-NET上的平均绝对误差分别降低了8.2%和13.8%.

关键词：年龄识别标记分布学习深度学习卷积神经网络特征提取平均绝对误差

基于语谱图与稠密卷积神经网络的性别与年龄识别研究

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仪表技术 2022年第1期 66-70,73页

作者：朱梦帆汪志成戴诗柏东华理工大学机械与电子工程学院江西南昌330013

针对传统的特征提取算法与分类识别模型对说话人年龄的识别精确度较低,且受外界噪声影响较大等问题,提出了一种结合改进型语谱图与自建DenseNets网络对性别与年龄识别的方法。首先制作语谱图数据集并改进语谱图的特征提取方式,然后搭建... 详细信息

针对传统的特征提取算法与分类识别模型对说话人年龄的识别精确度较低,且受外界噪声影响较大等问题,提出了一种结合改进型语谱图与自建DenseNets网络对性别与年龄识别的方法。首先制作语谱图数据集并改进语谱图的特征提取方式,然后搭建网络模型对语谱图进行分类识别,最后对算法模型的性能进行分析,并实现在线识别说话人的声纹特征。实验结果表明:该算法模型可以有效识别说话人的性别与年龄区间,具有一定的实用意义。

关键词：语谱图稠密卷积神经网络性别识别年龄识别

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基于低分辨率输入图像的年龄识别方法

图学学报 2021年第6期42卷 931-940页

作者：朱喜梅李蕊中原科技学院文学与传媒学院河南郑州450046 南阳理工学院计算机与软件学院河南南阳473000 青海师范大学计算机学院青海西宁810008

针对通常获取到的人脸图像,由于分辨率较低会丢失人脸原本的皱纹等特征信息,从而降低年龄识别的性能的问题,提出一种基于低分辨率输入图像的年龄识别方法:首先使用条件生成对抗网络(CGAN)对输入的低分辨人脸图像进行重构,再采用深度学... 详细信息

针对通常获取到的人脸图像,由于分辨率较低会丢失人脸原本的皱纹等特征信息,从而降低年龄识别的性能的问题,提出一种基于低分辨率输入图像的年龄识别方法:首先使用条件生成对抗网络(CGAN)对输入的低分辨人脸图像进行重构,再采用深度学习方法进行年龄识别。并进行了关于图像重构的对比实验,然后在不同的人脸图像数据集上进行了关于年龄识别的结果对比。通过与其他深度学习方法关于信噪比、峰值信噪比与平均绝对误差的实验对比,表明了该方法在图像重构与年龄识别2方面的有效性。此外,对该方法的时间复杂度进行了分析。

关键词：低分辨率年龄识别深度学习时间复杂度

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面向嵌入式应用的性别与年龄识别检测系统

计算机工程 2018年第7期44卷 188-192页

作者：朱秋煜黄家虎朱鸣上海大学通信与信息工程学院上海200444

现有的性别与年龄检测系统一般都需要大量的运算,难以有效地集成到嵌入式系统中,且目前公开的数据集中没有大型东亚人脸数据库,使用公开的西方人数据库训练出的性别与年龄模型在检测东亚人脸数据集时效果并不理想。为此,提出一种改进的D... 详细信息

现有的性别与年龄检测系统一般都需要大量的运算,难以有效地集成到嵌入式系统中,且目前公开的数据集中没有大型东亚人脸数据库,使用公开的西方人数据库训练出的性别与年龄模型在检测东亚人脸数据集时效果并不理想。为此,提出一种改进的DeepID网络模型。在互联网上收集并整理3万多张不同性别与年龄段的东亚人脸数据集,并将该数据集用于训练新的神经网络,通过训练改进的第一代DeepID网络,可在不降低网络分类精度的前提下,提高嵌入式系统性别与年龄分类速度。实验结果表明,该模型可以有效地运行在嵌入式系统,且在检测含东亚人脸的数据集时检测精度明显提高。

关键词：深度学习卷积神经网络模式识别性别识别年龄识别嵌入式系统

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基于集成卷积神经网络的人脸年龄识别研究

基于集成卷积神经网络的人脸年龄识别研究

作者：李怀华南理工大学

学位级别：硕士

在信息化日益发展的今天,人们的生活越来越离不开互联网。伴着人机交互技术的快速发展,智能化的人机交互成为了时下研究的热点。在图像识别领域,基于人脸图像的年龄识别,性别识别,情绪识别得到了越来越多的关注。其中,年龄识别在公安侦... 详细信息

在信息化日益发展的今天,人们的生活越来越离不开互联网。伴着人机交互技术的快速发展,智能化的人机交互成为了时下研究的热点。在图像识别领域,基于人脸图像的年龄识别,性别识别,情绪识别得到了越来越多的关注。其中,年龄识别在公安侦查,图像检索,智能监控等具有很大的应用价值。本文主要研究在实际环境下的人脸图像的年龄识别问题,不同于以往实验室标准环境下采集的人脸图像,实际环境下的人脸图像会有不同光照,不同角度和拍摄背景的影响,因此更具有现实意义和应用价值。本文使用卷积神经网络进行人脸图像的年龄识别问题的研究,首先采用对训练集图像进行旋转,RGB通道扰动和增加高斯噪声的方法对训练集进行了扩充,测试集则保持不变,在传统卷积神经网络的基础上,构建了用于人脸识别的卷积神经网络模型AGENN。实验证明,通过对训练集图像进行旋转,RGB通道扰动和增加高斯噪声的方法扩充训练集对卷积神经网络进行训练,在Adience和Gallagher数据集上的比不使用训练集扩充的方法准确率分别提高了1.4%和1.2%。本文还提出了使用集成卷积神经网络算法解决年龄识别问题,根据卷积神经网络的特点,构造了不同卷积核个数和卷积核大小的若干个卷积神经网络模型,通过大量实验,选出6个集成效果较好的卷积神经网络模型BNN,BNN,BNN,BNN,BNN,BNN作为集成分类器的基分类器。实验证明,在年龄识别问题上,通过集成卷积神经网络的方法,年龄识别的准确率在Adience和Gallagher数据集上的效果比使用单个卷积神经网络要好,比现有论文最高准确率分别提高了3.4%和4.6%。最后,根据本文的提出的集成卷积神经网络算法,实现了基于人脸图像的年龄识别系统。

关键词：人脸图像年龄识别卷积神经网络集成学习

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社交网络中用户年龄识别方法研究

社交网络中用户年龄识别方法研究

作者：陈敬苏州大学

学位级别：硕士

社交网络数据的自动化分析是自然语言处理、社交网络分析等领域的重要研究课题。用户年龄属性识别是社交分析中的一项基本研究任务,该任务旨在通过用户在网上发布的文本信息或者用户社交信息确定用户准确的年龄或者所属的年龄段。准确... 详细信息

社交网络数据的自动化分析是自然语言处理、社交网络分析等领域的重要研究课题。用户年龄属性识别是社交分析中的一项基本研究任务,该任务旨在通过用户在网上发布的文本信息或者用户社交信息确定用户准确的年龄或者所属的年龄段。准确识别用户的年龄属性,可以帮助很多社交应用,例如:智能营销、在线广告宣传以及用户个性化分析。虽然目前用户年龄分类已有一定研究,但是针对用户年龄回归的研究还比较匮乏。本文主要将年龄识别任务建模成回归问题进行研究,具体研究内容包括以下三个方面:首先,本文提出了一种基于主动学习的用户年龄识别方法。其核心思想是:首先,将整个特征空间划分为几个不相交的特征子空间,并利用这些特征子空间训练回归器委员会;其次,基于以上回归器委员会利用委员会投票方法从未标注样本中挑选不确定样本进行人工标注,并将标注好的样本加入到已标注样本集中;最后,使用扩展后的已标注样本集构建最终的年龄回归模型。实验结果表明,本文提出的主动学习方法可以有效的减少人工标注代价,同时获得较随机挑选样本更好的年龄识别效果。其次,本文提出了一种跨社交媒体的用户年龄识别方法。其核心思想是:首先,基于源社交媒体中的已标注样本集利用随机子空间生成方法,得到协同训练方法中的两个特征视图;其次,基于以上特征视图分别训练回归器,自动标注目标社交媒体中的未标注样本,利用委员会投票方法选择标注最确定的样本加入到已标注样本集中;最后,利用扩展后的已标注样本训练年龄回归器预测目标社交媒体中的用户年龄。实验结果表明,本文提出的半监督学习方法能够有效缓解不同社交媒体的文本适应问题,从而提升跨社交媒体的用户年龄识别性能。最后,本文提出了一种混合分类/回归模型的用户年龄识别方法。其核心思想是:首先,利用长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)分别构建年龄分类模型和年龄回归模型用于年龄识别,充分学习输入值之间的长相关联系;在此基础上,将年龄分类的结果与年龄回归的结果进行线性融合作为年龄识别的最终结果。实验结果表明,本文提出的混合模型能同时利用分类模型和回归模型的优势,相比于基于LSTM的年龄分类与年龄回归模型,能够获得更好的年龄识别效果。

关键词：年龄识别社交媒体主动学习半监督学习混合模型

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语谱图在说话人性别与年龄识别中的应用研究

语谱图在说话人性别与年龄识别中的应用研究

作者：戴诗柏东华理工大学

学位级别：硕士

说话人性别和年龄识别是自然语言处理技术的一个子领域,是一项具有挑战性的任务,在人机交互系统中通过说话人性别和年龄特征识别,可以实现为特定对象提供个性化服务。随着人机交互系统的深入研究,用户体验的要求越来越高,该技术逐渐在... 详细信息

说话人性别和年龄识别是自然语言处理技术的一个子领域,是一项具有挑战性的任务,在人机交互系统中通过说话人性别和年龄特征识别,可以实现为特定对象提供个性化服务。随着人机交互系统的深入研究,用户体验的要求越来越高,该技术逐渐在自动语音查询信息、无人超市、健康护理、娱乐等领域得到广泛应用,并且有望在未来持续增长。针对语音信号特征提取和建模算法容易受环境噪声影响,性别和年龄识别准确率偏低,年龄识别易出现信息缺失,不能完整表示说话人属性信息等问题,本文提出了语谱图特征结合Denese Net网络来进行与文本无关的说话人性别和年龄识别的研究思路,并完成以下主要工作:（1）提出一种新型语谱图特征生成算法,通过先分大帧再分小帧的方法增加语谱图生成数量,使得语谱图包含更全面的说话人信息,且通过算法提取语音信号背景噪声和无声段生成语谱图,作为系统特征输入图,经测试,以上算法在系统抗噪能力和准确性方面都得到了有效提升;（2）基于Denese Net网络结构构建了性别和年龄的语音识别算法模型,通过对激励函数和分类函数的优化匹配,改善了小数据集上存在的过拟合问题,深度网络梯度消失问题,加强了跨层深度卷积的效果,降低了对于特征图数量的需求,在节约系统计算资源的同时,很好的提高了系统识别率;（3）确定了语谱图帧长、学习率、网络结构参数、迭代次数等对系统识别率的影响规律,并完成参数的最优配置。基于以上研究结果完成了在线说话人识别系统设计,基于python3.10与Tensorfolw1.14.0实验平台,经采用不同语音库进行检验,说话人性别识别率总体达到了99%,年龄识别率总体达到88.6%,性别和年龄同时识别的准确率达到90%,单个说话人性别和年龄识别可在两秒内完成。

关键词：说话人识别性别识别年龄识别语谱图 DeneseNet