基于深度代价敏感CNN的年龄估计算法

李大湘1,2 马宣2 任娅琼2 刘颖1,2

1.西安邮电大学通信与信息工程学院；2.西安邮电大学电子信息现场勘验应用技术公安部重点实

针对年龄估计中样本数量不平衡及不同类间发生误分类时付出代价不同的问题,将代价敏感性嵌入深度学习框架中,提出基于深度代价敏感CNN的年龄估计算法.首先为每个年龄类别分别建立损失函数,解决训练样本的不平衡问题.然后,定义代价向量以反映不同类之间发生误分类而付出的代价差异性,构造逆交叉熵误差函数.最后,融合上述方法,为卷积神经网络(CNN)构造一个损失函数,使CNN在训练阶段学习针对年龄估计的鲁棒人脸表征.在不同种族的年龄估计标准图像集上的实验验证文中算法的有效性.

年龄估计；代价敏感性；卷积神经网路(CNN)；损失函数

人工智能研究

3078-9753

20203

工程技术