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1. 毕业设计（论文）主要内容：
人脸是人类非常重要的生物学特征之一,人脸中包含了很多重要的信息,例如身份、性别、年龄、表情、种族等等。
在这所有的信息中,人脸显示出的年龄信息是人类身份识别的重要依据,并且人脸图像的年龄估计在人机交互、计算机视觉、智慧商业等领域有着非常不错的应用前景。
因此,人脸年龄估计引起了越来越多的学者的关注。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
（1）查阅相关文献资料15篇以上（其中近5年外文文献不少于3篇）。
（2）完成开题报告及任务书。
（3）采用Tensorflow作为开发框架，OpenCV作为人脸检测器，设计完成年龄估计网络的算法。将Adience作为训练集训练卷积神经网络，实现对人脸的年龄估计。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
（1）第1－4周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需理论基础。确定方案，完成开题报告。
（2）第5－6周：熟悉掌握基本理论，完成英文资料的翻译，熟悉相关工具软件的使用。
（3）第7－9周：利用Keras框架设计年龄估计网络。
4. 主要参考文献
[1]R. Rothe, R. Timofte, and L. V. Gool, "DEX: DeepEXpectation of apparent age from a single image," in Proc. of ICCV, 2015.
[2]R. Rothe, R. Timofte, and L. V. Gool, "Deep expectationof real and apparent age from a single image without facial landmarks," inIJCV, 2016.
[3]E. Agustsson, R. Timofte, S. Escalera, X. Baro, I. Guyon, andR. Rothe, "Apparent and real age estimation in still images with deepresidual regressors on APPA-REAL database," in Proc. of FG, 2017.
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