基于残差网络的人脸图像年龄识别研究  

作　　者：张会影 圣文顺 袁海荣 周子倡 

机构地区：[1]南京工业大学浦江学院,江苏南京211200

出　　处：《物联网技术》2024年第10期36-38,共3页Internet of things technologies

基　　金：南京工业大学浦江学院2022教改重中之重项目(2022JG001Z);2023年度江苏高校哲学社会科学研究项目(2023SJYB0687);南京工业大学浦江学院自然科学重点培育项目(njpj2022-1-06);南京工业大学浦江学院2020重点精品课程《数据库原理与应用》项目研究成果之一;江苏省高校自然科学研究项目(19KJD520005);江苏省高校“青蓝工程”项目(苏教师函[2021]11号)。

摘　　要：针对目前基于深度学习的人脸年龄识别训练集数据量小、识别精度不高的问题,提出了一种基于残差网络的迁移学习人脸年龄识别方法。将在ImageNet数据集上训练的残差网络ResNet模型迁移到人脸年龄识别任务中进行了分析、处理。所提方法在人脸数据集MORPH和FG-NET上的实验结果表明,残差网络与迁移学习结合能够有效提高年龄识别的准确性。

关 键 词：深度学习 迁移学习 残差网络 平均绝对误差 年龄识别 卷积神经网络 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]