基于改进高分辨率网络的人脸性别和年龄识别

作者：肖红; 张瑶瑶^*; 原野

来源：吉林大学学报(理学版), 2020, 58(06): 1391-1398.

DOI：10.13413/j.cnki.jdxblxb.2019289

• 高分辨率网络
• 移动网络
• 性别识别
• 年龄识别
• 预训练

针对目前利用人脸特征进行性别和年龄识别率较低的问题,提出一种基于改进高分辨率网络(improved high-resoultion net, IHRNet)的新方法.首先,在IHRNet中融合具有少量参数和较高识别率的MobileNetV3结构,结合高分辨率网络自身具有的多尺度特征提取优势,有效提升了人脸特征识别的准确率;其次,为降低过拟合风险,网络先采用IMDB-WIKI人脸数据集进行预训练,然后加载预训练模型在Adience人脸数据集中进行训练和测试;最后,与ResNet50,HRNet,MobileNetV3三种同类算法进行对比.实验结果表明, IHRNet在年龄及性别识别上的准确率分别高达82%,95%,比同类算法分别平均提升9%和3%,且参数量较未改进时下降36%,验证了改进算法的有效性.

• 单位
  中国石油勘探开发研究院; 东北石油大学