43、基于机器学习和深度学习技术的人脸图像年龄与性别检测及无线传感器网络故障检测研究

基于机器学习和深度学习技术的人脸图像年龄与性别检测及无线传感器网络故障检测研究

人脸图像年龄与性别检测

在现实生活中，对未经过滤的真实人脸进行年龄和性别预测是一个具有挑战性的问题。近年来，为解决这一分类问题，人们提出了许多策略。传统的手工设计方法依赖于面部特征维度和面部描述符的差异，但这些方法无法处理无约束成像场景中出现的各种变化程度。而基于深度学习的算法在这一领域最近展现出了有前景的结果，特别是在低质量人脸图像的年龄和性别分类方面。

相关研究进展

• CNN模型的应用 ：有研究使用CNN模型进行情感检测、面部表情识别以及从面部图像中进行年龄和性别预测。通过将情感检测和目标检测结合到一个单一模型中，实现了一个功能完备的应用。
• VGG架构改进 ：有作者使用深度卷积神经网络（D - CNN）的VGG架构来改进之前的结果，在观众基准数据集上实现了最先进的性别分类性能。
• 端到端CNN方法 ：有作者提出了一种端到端的CNN方法用于稳健的年龄和性别分类。他们采用了强大的图像预处理方法来处理未经过滤的真实世界人脸，然后将其输入到CNN模型中。该网络先在带有噪声标签的IMDb - WIKI数据集上进行训练，然后在MORPH - II上进行微调，最后在OIU - 观众（原始）数据集的训练集上进行训练。实验结果表明，该模型在年龄组和性别分类方面都优于竞争对手。
• 深度学习框架 ：有研究提出了一种基于注意力和残差卷积网络集成的深度学习框架，用于准确预测面部照片的性别和年