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人脸年龄估计(face age estimation)作为一种新兴的生物特征识别技术, 是计算机视觉中一个经典的学习问题. 基于生成对抗网络(generative adversarial network, GAN) 强大的数据生成能力, 提出了一种利用年龄编辑改进年龄估计的方法, 并 通过分阶段联合训练年龄编辑网络 StarGAN 和年龄估计软阶段回归网络 (soft stagewise regression network, SSR-Net), 扩增适用于年龄估计的训练数据. 实验证明, 在非受限条件下, 该方法取得了年龄估计较好的结果. 相似文献
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