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基于相似感知和变分深度对抗学习的鲁棒面部年龄估计( Similarity-Aware and Variational Deep Adversarial Learning for Robust Facial Age Estimation )
H Liu P Sun J Zhang S Wu X Sun Facial age estimation deep learning generative adversarial network variational auto-encoder biometrics
本文提出了一种基于相似度的深度对抗学习(SADAL)方法用于人脸年龄估计。我们的SADAL没有充分利用可能导致年龄预测偏差的有限的训练样本，而是基于现有的训练样本寻找一批未观察到的硬负样本，这典型地加强了所学特征表示对面部年龄的鉴别能力。基于真实场景中年龄标签通常是相关的这一事实，我们仔细地开发了一个相似性感知函数来根据年龄值差距很好地度量每个人脸对的距离。因此，在合成特征空间中利用年龄差信息进行鲁棒年龄估计。在学习过程中，我们通过一系列对抗性博弈迭代，共同优化了硬否定生成过程和鉴别年龄等级学习过程。另一个主要问题是现有的方法只强制每个类内的不分青红皂白，这很可能陷入模型过拟合，从而限制了生成能力，特别是在具有多个个体的未见年龄类上。为了解决这一问题，我们提出了一种变分深度对抗性学习(VDAL)范式，该范式学习将每个人脸样本编码为两个因子化的部分，即类内方差分布和类内不变的类中心。此外，我们的VDAL主要优化了变分因子化特征表示的变分置信度下界。为了更好地增强年龄表征的鉴别能力，我们的VDAL进一步学习在重构子空间中编码年龄标签之间的序数关系。在广泛评估的基准数据集上的实验结果表明，与大多数现有的年龄估计方法相比，我们的方法取得了很好的性能。
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