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Practical age estimation using deep label distribution learning

Frontiers of Computer Science 2021年第3期15卷 75-80页

作者： Huiying ZHANG Yu ZHANG Xin GENG Pujiang Institute Nanjing Tech UniversityNanjing 211200China School of Computer Science and Engineering Southeast UniversityNanjing 211189China

age estimation plays an important role in human-computer interaction *** lack of large number of facial images with definite age label makes age estimation al-gorithms *** label distribution learning(DLDL)which employs convolutional neural networks(CNN)and label distribution learning to learn ambiguity from ground-truth age and adjacent ages,has been proven to outperform current state-of-the-art ***,DLDL assumes a rough label distribution which covers all ages for any given age *** this paper,a more practical label distribution paradigm is proposed:we limit age label distribution that only covers a reasonable number of neighboring *** addition,we explore different label distributions to improve the performance of the proposed learning *** employ CNN and the improved label distribution learning to estimate *** results show that compared to the DLDL,our method is more effective for facial age recognition.

关键词： deep learning convolutional neural networks label distribution learning facial age estimation

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