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
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本文作者：陈杨英杰
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时间： 2024-08-01 09:31:13