基于图像的年龄估计与人脸年龄图像重构的任务书.docx

基于图像的年龄估计与人脸年龄图像重构的任务书
任务描述：
基于图像的年龄估计是计算机视觉和计算机图形学领域的研究热点之一。年龄估计可以用于识别儿童、青少年或老年人，从而有助于在医疗、安全等领域的应用。本任务旨在实现基于图像的人脸年龄估计，并进一步实现人脸年龄图像重构。
任务要求：
1.数据集收集：从公开数据集（如IMDB-WIKI，UTKFace）中获取人脸图像数据集。
2.年龄估计模型搭建：采用深度学习模型搭建，如ResNet，DenseNet等，进行年龄估计。
3.年龄估计模型训练：使用数据集进行模型训练，调整超参数，提高模型精度。
4.年龄图像重构模型搭建：采用图像生成技术（如GAN，VAE等）进行年龄图像重构。
5.年龄图像重构模型训练：使用数据集进行模型训练，调整超参数，提高模型精度。
6.实现图像上传和年龄预测：利用搭建的年龄估计模型和年龄图像重构模型，实现对上传人脸图像的年龄预测，并在预测结果页面中展示原始图像和年龄重构图像。
7.撰写实验报告：包括数据源采集，模型搭建，模型训练和实验结果等。
考核要点：
1.数据集处理：包括数据清洗、数据增强等方法的运用。
2.年龄估计模型：采用的模型结构和超参数的选择。
3.年龄估计模型训练：训练过程中的方法和技巧。
4.年龄图像重构模型：采用的模型结构和超参数的选择。
5.年龄图像重构模型训练：训练过程中的方法和技巧。
6.实现图像上传和年龄预测：代码实现和预测结果展示。
7.实验报告：格式规范，内容详尽，结论准确。