【摘 要】
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人脸图像是一种极为丰富的信息源。作为人脸的关键属性信息之一，年龄在人的社会交往中起到了基础性作用，使得人脸图像年龄估计问题与现实需求密切相关。在人脸图像年龄估计任务中，对不同年龄的人脸图像进行分类时，年龄相近的人脸图像具有高度的相似性和微小的类间差异。因此本文借鉴了细粒度图像分类的思想，提出了一种基于竞争比损失函数的人脸年龄估计方法，该方法考虑到交叉熵损失函数在图像的年龄标签为独热标签时不能直接区分正确类的概率和非正确类(竞争类)的概率，通过计算网络预测的正确类别概率与非正确类(竞争类)的概率比，以扩大正
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人脸图像是一种极为丰富的信息源。作为人脸的关键属性信息之一，年龄在人的社会交往中起到了基础性作用，使得人脸图像年龄估计问题与现实需求密切相关。在人脸图像年龄估计任务中，对不同年龄的人脸图像进行分类时，年龄相近的人脸图像具有高度的相似性和微小的类间差异。因此本文借鉴了细粒度图像分类的思想，提出了一种基于竞争比损失函数的人脸年龄估计方法，该方法考虑到交叉熵损失函数在图像的年龄标签为独热标签时不能直接区分正确类的概率和非正确类(竞争类)的概率，通过计算网络预测的正确类别概率与非正确类(竞争类)的概率比，以扩大正确类别的概率和竞争错误类别的概率之间的差异，提高了人脸年龄估计的准确性。
首先，深度卷积神经网络(DCNN)在人脸年龄估计领域取得了巨大的进展。本文从人脸年龄估计使用的DCNN网络结构和损失函数两方面进行了介绍，分析了网络结构和损失函数的发展过程，验证了建立有针对性的损失函数实现基于细粒度分类的人脸年龄估计的可行性。
其次，本文分析了交叉熵损失函数在人脸年龄估计中存在的缺点，针对这一缺点提出了竞争比损失函数。本文还对竞争比损失函数的定义以及优点进行了详细的介绍。
最后，对竞争比损失函数在人脸年龄估计和其他图像分类任务进行评估：人脸年龄估计数据集使用非受限条件下的Adience数据集，常规图像分类任务使用CIFAR、SVHN和ImageNet数据集，细粒度图像分类任务使用CUB200-2011和Cars196数据集；针对不同的数据集进行了不同的网络参数设置；采用CIFAR数据集分析竞争比损失函数中超参数的选择，针对不同类型和不同深度的网络进行实验，最后进行通用图像分类任务、细粒度图像分类任务、人脸图像年龄估计任务的实验。
实验证明了在人脸年龄估计任务中，竞争比损失函数针对不同结构和深度网络的鲁棒性和有效性。竞争比损失函数可以有效地扩大年龄的类间差距，提高人脸年龄估计准确率。此外竞争比损失函数使得其他图像分类任务尤其是细粒度图像分类任务的准确率得到了一定的提升。
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