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基于代价敏感卷积神经网络的人脸年龄识别方法
摘要：
人脸年龄识别一直是计算机视觉中的重要任务之一。本文提出了一种基于代价敏感卷积神经网络的人脸年龄识别方法。根据人脸年龄识别中的常见问题，我们通过在卷积神经网络中引入代价敏感度，并将泊松分布拟合到代价曲线上，以实现对不同代价的训练样本的分类器加权。我们进行了实验并取得了令人满意的结果。
关键词：人脸年龄识别，代价敏感性，卷积神经网络，泊松分布
一、引言
随着数字化生活方式的普及，人脸年龄识别成为一项越来越受关注的课题。人们对于使用相应的算法技术，对于特定的样本进行年龄的估计和识别，具有非常广泛的应用场景，比如人脸诞生，缺陷检测，等等。虽然近年来出现了许多优秀的年龄识别算法，但是在一些特定领域的应用中，常常由于某些原因而导致不准确。针对这一问题，本文提出了一种基于代价敏感卷积神经网络的人脸年龄识别方法，以期提高分类器的准确率和鲁棒性。
二、相关工作
许多学者们利用了传统的机器学习和深度学习算法对于人脸年龄识别进行探索和研究。传统的机器学习算法主要是使用一些手工制作的特征来进行年龄预测，运用这些特征来识别人脸年龄，分类器模型包括线性回归，最近邻等。与此同时，由于卷积神经网络的出现，也带来了更强大和灵活的特征提取功能和模型自适应性，使得年龄识别的准确性和鲁棒性得到大幅提升。
三、基于代价敏感卷积神经网络的人脸年龄识别方法
3.1.模型设计
本文所提出的年龄识别模型主要由卷积神经网络和代价敏感分析组成。其中，卷积神经网络主要用于提取人脸图像中的特征，提取特征后进行年龄识别。代价敏感度主要用于解决深度学习过程中训练样本的不平衡问题。
3.2.代价敏感分析方法
由于人脸年龄识别任务中，不同年龄段的样本数量通常存在不均衡的情况，因此我们在训练时引入了代价敏感度进行加权。在计算代价时，我们使用泊松分布来拟合代价曲线，以便根据不同代价的训练样本调整分类器的加权。
3.3.实验结果
在Pubfig83和UTKFace两个公开的数据集上进行了实验。结果表明，本文所提出的基于代价敏感卷积神经网络的人脸年龄识别方法，在不同数据集和不同分类器下都取得了较好的成绩。
四、总结
本文提出了一种基于代价敏感卷积神经网络的人脸年龄识别方法。该方法利用了卷积神经网络强大的特征提取能力和代价敏感度可靠的分析方法，以提高分类器的准确度和鲁棒性。实验结果表明，该方法在不同数据集和不同分类器下都能获得不错的效果，具有很好的应用前景和推广价值。