抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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ヒト年齢はヒト同定または探索のための重要なバイオメトリック特徴と考えられている。最近の研究は,大規模データから学習した深く加齢特徴は,顔画像の年齢推定に著しい性能改善をもたらすことを示した。しかし,加齢に関連した順序情報はこれらの方法では無視完全である。本論文では,著者らは,年齢推定のための,ランク付けCNN,新しい畳込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくフレームワークを提案した。ランキングCNNは直列の基本CNNの各は順序年齢ラベルを用いて訓練されるを含んでいた。,それらの二成分出力は最終年齢予測のために集計した。順位に基づく年齢推定のための結合した非常に厳しい誤差を理論的に得た。さらに,厳密に多クラス分類手法と比較した場合,ランキングCNNが小さい推定誤差を得るために可能性が高いことを証明した。広範な実験により,統計的に,ランキングCNNはベンチマークデータセット上でその他の最先端技術年齢推定モデルの性能を著しく上回る事を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】