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摘要
人脸年龄估计（age estimation，AE）作为一种经典的机器学习范例，由于其在安全监控、商品推荐等领域的普遍应用，近年来受到了国内外广泛的研究与关注。尽管目前已提出多种AE潜在关系挖掘的工作，然而绝大多数工作仅局限于挖掘单一层面的潜在关系，极少考虑多层面耦合关系的挖掘。因此，本文提出一种耦合关系自学习的AE模型CRSAE，以此挖掘输入特征关系、输出编码关系以及输入输出关系三种耦合关系，提高AE模型的泛化能力。具体而言，本文首先对投影矩阵的行列协方差矩阵建模，构建输入特征关系与输出编码关系正则项。其次，本文通过引入一个结构矩阵，发掘输入输出关系。随后，为有效求解CRSAE模型，本文构建一种交替优化方法。鉴于面部特征具有高度非线性的特征，本文在所提出模型的基础上引入深度架构进一步提升模型的泛化能力。最后，通过在多个人脸图像数据集上的年龄评估实验，验证了所提模型的有效性和性能优越性。
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