人脸年龄估计的深度学习方法综述

目的 人脸年龄估计技术作为一种新兴的生物特征识别技术,已经成为计算机视觉领域的重要研究方向之一。随着深度学习的飞速发展,基于深度卷积神经网络的人脸年龄估计技术已成为研究热点。方法 本文以基于深度学习的真实年龄和表象年龄估计方法为研究对象,通过调研文献,分析了基于深度学习的人脸年龄估计方法的基本思想和特点,阐述其研究现状,总结关键技术及其局限性,对比了常见人脸年龄估计方法的性能,展望了未来的发展方向。结果 尽管基于深度学习的人脸年龄估计研究取得了巨大的进展,但非受限条件下年龄估计的效果仍不能满足实际需求,主要因为当前人脸年龄估计研究仍存在以下困难：1）引入人脸年龄估计的先验知识不足;2）缺少兼顾全局和局部细节的人脸年龄估计特征表达方法;3）现有人脸年龄估计数据集的限制;4）实际应用环境下的多尺度人脸年龄估计问题。结论 基于深度学习的人脸年龄估计技术已取得显著进展,但是由于实际应用场景复杂,容易导致人脸年龄估计效果不佳。对目前基于深度学习的人脸年龄估计技术进行全面综述,从而为研究者解决存在的问题提供便利。     

可变形NTS-Net的螺栓属性多标签分类

目的 螺栓是确保输电线路安全牢靠的基石,螺栓缺销、松动和锈蚀等缺陷是造成输电线路损坏甚至重大事故的重要原因之一。本文针对螺栓缺陷存在视觉不可分的问题,提出了一种改进NTS-Net（navigator-teacher-scrutinizer network）的螺栓属性多标签分类方法。方法 为了增强模型对不规则轮廓的处理能力,采用可变形卷积的ResNet-50网络作为特征提取网络从原图中提取全局特征。利用NTS-Net学习得到图像信息量最大的判别性局部区域。为了考虑不同局部特征对不同属性标签的不同影响,在局部特征与全局特征融合时引入通道注意力机制,提取特征的通道权重,获取关键通道特征以改善多标签分类效果。结果 实验结果表明,本文在螺栓多属性分类数据集上的平均分类精确率为84.5%,比采用传统的多标签分类精确率提升了10%~20%。结论 本文通过可变形卷积提升网络的特征提取能力以及引入通道注意力机制实现了对NTS-Net提供的局部特征的高效利用,为解决螺栓多属性分类中存在的问题提供了一种新的思路。