基于卷积神经网络的人脸年龄估计任务书

 2021-08-20 01:08

1. 毕业设计(论文)主要目标:

年龄信息作为人类的一种重要特征,在许多领域中有着众多应用需求。

本设计目标:(1)通过本次毕业设计,巩固相关知识,提高实际应用能力。

(2)对向系统输入的图像进行正确的预处理、识别、提取特征等以实现对图像所包含人物年龄段的估计。

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2. 毕业设计(论文)主要内容:

基于卷积神经网络VGG16和ResNet50网络,采用python语言编写程序,实现对人脸年龄的估计,并比较不同网络的性能。对输入包含人脸的图像进行人脸检测,并对检测到的人脸进行特征提取,根据特定特征点进行人脸对齐,再对人脸进行剪裁,从一张照片中提取出人脸。将所有预处理好的图片放入VGG-16网络以及ResNet50网络中进行训练,网络输出为每个年龄的概率,每个年龄与对应概率的乘积和为网络估计年龄,实现年龄估计。并根据评估标准MAE分析两个网络的性能。

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3. 主要参考文献

[1] 周志华. 机器学习. 清华大学出版社.2016

[2]Rodolfo Bonnin .TensorFlow机器学习项目实战.人民邮电出版社.2017

[3]Karen Simonyan and Andrew Zisserman. Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition.

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