性别年龄论文阅读(1)——imdb-wiki

本文介绍ICCV2015发表的DEX论文,提出基于深度学习的年龄预测方法,利用IMDB-WIKI数据集,包含50万名人照片,为最大年龄预测公共数据集。DEX在ChaLearnLAP2015挑战赛中夺冠。

性别年龄论文阅读(1)——imdb-wiki

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最近半年在做表情,性别,年龄的工作,看了很多有关论文,怕自己会忘记也方便以后自己查找,所以写博客做个总结记录
这里先说一下有关性别年龄的论文:

看的第一篇是发表于ICCV2015年的 DEX: Deep EXpectation of apparent age from a single image
该论文提出了一个新的年龄数据集 imdb-wiki

本文研究了深度学习的静止人脸图像的视年龄估计问题。我们的卷积神经网络(CNNs)使用VGG-16架构,并在ImageNet上进行图像分类的预处理。此外,由于表观年龄标注图像的数量有限,我们探讨了finetuning对具有可用年龄的互联网人脸图像的好处。我们从IMDB和维基百科上抓取了50万张名人的照片公开使用。这是迄今为止最大的年龄预测公共数据集。我们将年龄回归问题作为一个深度分类问题,然后使用softmax期望值进行细化,并显示了相对于直接回归训练的改进。我们提出的方法,深度期望(DEX)的表观年龄,首先在测试图像检测face,然后再裁剪的人脸上提取CNN预测从20个网络的集合。在抓取的图像上对DEX的CNNs进行细化,在运用到对其进行明显的年龄标注提供的图像上。DEX不使用明显的面部特征点。我们的DEX是ChaLearn LAP 2015“表观年龄估算挑战赛”的冠军(第1名),共有115支注册队伍参赛,远远超过了人类的参考数据

1. the IMDB-WIKI dataset, the largest dataset for biological age pr

IMDB-WIKI 人脸数据集是一个广泛用于年龄性别识别研究的大规模数据集,它由 IMDBWikipedia 两个来源的人脸图像组成。该数据集总计包含 524,230 张名人图像,其中来自 IMDB 的图像有 460,723 张,来自 Wikipedia 的图像有 62,328 张。每张图像附带了拍摄时间戳、出生日期、性别等信息,可用于估计年龄和识别性别 [^1]。 ### 下载方式 IMDB-WIKI 数据集的官方下载地址为: ``` https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/rrothe/imdb-wiki/ ``` 该网站由瑞士苏黎世联邦理工学院(ETH Zurich)的计算机视觉实验室维护。用户可访问该链接并根据页面说明下载所需的数据集部分 [^2]。 ### 使用场景 IMDB-WIKI 数据集因其大规模和多样性,被广泛应用于以下领域: - **年龄估计**:利用图像中人脸的特征和已知的出生日期、图像拍摄时间戳,可以训练模型预测图像中人物的年龄- **性别识别**:通过深度学习模型,可以识别图像中人脸的性别- **人脸识别**:大规模数据集有助于训练更准确的人脸识别系统。 - **人脸属性分析**:可用于研究人脸图像中的其他属性,如表情、发型、面部表情变化等。 - **人机交互与安全控制**:在智能监控、个性化服务、身份验证等实际应用中,年龄性别信息可以用于优化用户体验和提升系统智能化水平 [^3]。 由于其丰富的数据量和标注信息,IMDB-WIKI 成为了当前年龄性别识别研究中最具代表性的公开数据集之一。 ### 示例代码(加载数据集元信息) 以下是一个简单的 Python 示例代码,用于加载数据集的 CSV 文件并显示前几行数据: ```python import pandas as pd # 假设你已经下载了imdbwiki的mat文件,并将其转换为CSV格式 # 例如:imdb.csv 和 wiki.csv df_imdb = pd.read_csv('imdb.csv') df_wiki = pd.read_csv('wiki.csv') # 显示IMDB数据集的前几行 print("IMDB 数据集前几行:") print(df_imdb.head()) # 显示WIKI数据集的前几行 print("\nWIKI 数据集前几行:") print(df_wiki.head()) ``` 该代码假设你已经将原始的 `.mat` 文件转换为 `.csv` 格式,以便更方便地进行数据分析。 ---
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