基于改进CNN的年龄和性别识别

人脸图像的年龄和性别识别是人脸分析的重要任务,在真实多变场景下完成识别依然面临挑战。改进深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）,将首层大尺寸卷积核替换为级联3[×]3卷积核;采用跨连卷积层融合中层和高层抽象特征;加入Batch Normalization（BN）层,设置较高的学习率和较小的Dropout比率;采用1[×]1卷积核与全局平均池化（Global Average Pooling）取代全连接层。实验表明,所提方法与主流的年龄性别识别方法比较具有较好的识别率,在Adience数据集上,年龄识别精度达到89.8%,性别识别精度达到93.3%。