当年龄识别被看做分类问题时,基于卷积神经网络(CNN)的方法通常直接采用一般图像分类的CNN进行年龄识别,常常忽略了进行人脸年龄识别时需要考虑的误分类代价问题.基于上述观察,提出一种基于代价敏感卷积神经网络(CS-CNN)的人脸年龄估计方法.具体来讲,基于期望类最大原则(desired class maximum principle,DCMP)提出了一种能够使CNN学习到鲁棒人脸特征的代价敏感交叉熵损失函数(CS-CE),最后通过理论与实验的方法进行验证.相较之前的人脸年龄识别方法,该算法提升的效果是显著的.
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