SFSR-Age:一种基于人脸强语义的年龄识别算法OA北大核心CSTPCD
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.
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大连海洋大学信息工程学院,辽宁大连116023
计算机与自动化
年龄识别人脸识别深度学习算法注意力矩阵级联Bi-LSTM
《吉林大学学报（理学版）》 2024 (002)
P.347-356 / 10
辽宁省揭榜挂帅重点项目(批准号:2022081);设施渔业教育部重点实验室开放课题项目(批准号:202306)。
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