文件名称：论文研究-基于改进CNN的年龄和性别识别.pdf
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文件格式：PDF
更新时间：2022-09-27 02:57:56
论文研究
人脸图像的年龄和性别识别是人脸分析的重要任务，在真实多变场景下完成识别依然面临挑战。改进深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），将首层大尺寸卷积核替换为级联3[×]3卷积核；采用跨连卷积层融合中层和高层抽象特征；加入Batch Normalization（BN）层，设置较高的学习率和较小的Dropout比率；采用1[×]1卷积核与全局平均池化（Global Average Pooling）取代全连接层。实验表明，所提方法与主流的年龄性别识别方法比较具有较好的识别率，在Adience数据集上，年龄识别精度达到89.8%，性别识别精度达到93.3%。