人物年龄预测的深度学习方法

简介：
本文介绍了一种基于深度学习的人物年龄预测方法，通过分析面部图像数据，实现对不同年龄段人群的精准预测。 《Age and Gender Classification using Convolutional Neural Networks》这篇论文的作者提出了一种类似AlexNet的简单网络结构，该网络总共学习了8个年龄段：0-24、25-31、32-37、38-42、43-48、50-60以及两个较大的区间段68岁及以下和100岁以上。需要注意的是，这些年龄段并非连续划分的。 关于年龄检测是更适合采用回归还是分类方法的问题： 1. 回归：这种方法直接预测一个具体的数值（例如一个人的实际年龄）。 2. 分类：则将所有可能的年龄值划分为几个预定义的区间或类别（如上述论文中的8个年龄段），然后模型学习区分这些不同类别。 年龄预测通常基于面部外观，即使有人保养得当显得年轻，实际年龄与预测结果之间仍可能存在差异。在不结合其他相关信息的情况下，仅依靠面部图像特征，网络很难准确地推断出一个人的真实年龄。因此，在这种情况下使用回归方法会面临较大的挑战和不确定性。