論文の概要: FOSS: Multi-Person Age Estimation with Focusing on Objects and Still Seeing Surroundings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.07544v2
• Date: Fri, 19 Feb 2021 03:47:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-07 04:09:19.662487
• Title: FOSS: Multi-Person Age Estimation with Focusing on Objects and Still Seeing Surroundings
• Title（参考訳）: foss: 対象に着目した多人数年齢推定と周囲視
• Authors: Masakazu Yoshimura and Satoshi Ogata
• Abstract要約: 状況によっては、ワイルドとマルチパーソンの年齢推定が必要である。 本研究では,複数の人物の年齢を1つのモデルで検出・推定する手法を提案する。 また,提案手法を個人写真による年齢推定データセットに応用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.370633147306388
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Age estimation from images can be used in many practical scenes. Most of the previous works targeted on the estimation from images in which only one face exists. Also, most of the open datasets for age estimation contain images like that. However, in some situations, age estimation in the wild and for multi-person is needed. Usually, such situations were solved by two separate models; one is a face detector model which crops facial regions and the other is an age estimation model which estimates from cropped images. In this work, we propose a method that can detect and estimate the age of multi-person with a single model which estimates age with focusing on faces and still seeing surroundings. Also, we propose a training method which enables the model to estimate multi-person well despite trained with images in which only one face is photographed. In the experiments, we evaluated our proposed method compared with the traditional approach using two separate models. As the result, the accuracy could be enhanced with our proposed method. We also adapted our proposed model to commonly used single person photographed age estimation datasets and it is proved that our method is also effective to those images and outperforms the state of the art accuracy.
• Abstract（参考訳）: 画像からの年齢推定は多くの実用シーンで利用できる。 以前の作品のほとんどは、1つの顔しか存在しない画像から推定することを目的としていた。 また、年齢推定のためのオープンデータセットのほとんどは、そのようなイメージを含んでいる。 しかし、いくつかの状況では、野生および多人数での年齢推定が必要である。 通常、このような状況は2つの異なるモデルによって解決され、1つは顔領域を抽出する顔検出モデルであり、もう1つは画像から推定する年齢推定モデルである。 本研究では,顔に焦点をあて,周囲を見渡すことで,年齢を推定する単一モデルを用いて,複数の人物の年齢を検出・推定する手法を提案する。 また,1つの顔のみを撮影した画像で訓練した場合でも,多人数をうまく推定できるトレーニング手法を提案する。 実験では,2つの異なるモデルを用いて提案手法を従来の手法と比較した。 その結果,提案手法により精度を向上させることができた。 また,提案手法を一般の人物写真年齢推定データセットに適用し,これらの画像に対して有効であり,その精度を上回っていることを証明した。

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