应用场景导读:本文提出了一种基于顺序的新型面部年龄分析技术。当时how-old的意外走红除了证明朋友圈依然是一个看脸的存在,还说明了此类技术的巨大潜力,现在已经用于各种商业场景,帮助商业主做精准的客户分析。一个摄像头记录下来店人群的面部信息,就可以大致归纳他们的年龄和性别区间,进而得到在某个商铺做停留动作的人群中年龄、性别的比例,相应的客户动向和行为分析等更深入的应用也已经逐渐落地。
标题:基于顺序保持投影的面部年龄估计
摘要:面部年龄估计是自动面部感知中还未解决的挑战之一。之前的研究通常把它表述为按年龄分类的归类问题,或者把年龄作为实数区间内各种范围的回归问题。本文中,我们提出把这个问题表述为顺序回归问题。一方面,新表述强调年龄估计问题本身是一个归类问题(顺序序回归是一种特殊的归类问题);另一方面,新表述考虑了年龄的顺序问题,这在之前的归类表述中是经常被忽略的。我们研发了一种TOPP(顺序保持投影)方法,通过识别低维子空间保持最佳顺序关系,结果证明TOPP远远优于目前现金的面部年龄估计方法。
关键词:顺序保持投影;顺序回归;面部年龄估计;面部感知;机器学习
第一作者简介:
Xiao-dong Wang
南京大学,新型软件工程国家重点实验室。
via PRICAI 2016
雷锋网(公众号:雷锋网)按: 本文由雷锋网独家编译,未经许可禁止转载!
雷锋网原创文章,未经授权禁止转载。详情见转载须知。
原创文章,作者:ItWorker,如若转载,请注明出处:https://blog.ytso.com/60790.html