FP-Age:利用人脸解析注意机制进行野生环境中的面部年龄估计

FP-Age:利用人脸解析注意机制进行野生环境中的面部年龄估计

FP-Age:利用人脸解析注意机制进行野生环境中的面部年龄估计 研究背景 在人脸图像上进行年龄估计是一项重要的计算机视觉任务,它在法医、安全、健康福祉和社交媒体等多种实际应用中具备广泛的应用前景。然而,由于头部姿势、面部表情和遮挡等多样化因素的存在,深度学习模型在人脸年龄估计领域的表现尚有提升空间。特别是在非受控环境下(“in-the-wild”)的人脸图像中,这些问题尤为突出。为了提高模型在不同条件下的鲁棒性和准确性,作者提出了一种新的方法,旨在将面部语义信息引入到年龄估计过程中,使模型能够有效关注最具信息量的面部区域。 研究人员与发表信息 这篇论文的主要作者包括Imperial College London的Yiming Lin、Jie Shen (通讯作者)、Yujiang Wang和...