論文の概要: Relative Age Estimation Using Face Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04852v1
- Date: Fri, 07 Feb 2025 11:42:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-10 14:56:31.650901
- Title: Relative Age Estimation Using Face Images
- Title（参考訳）: 顔画像を用いた相対年齢推定
- Authors: Ran Sandhaus, Yosi Keller,
- Abstract要約: 入力画像と参照画像の年齢差を既知年齢で推定するネットワークを用いて、初期推定を精査する。
差分回帰法を用いて, 年齢依存性の顔変化を明示的にモデル化し, 従来の絶対年齢推定よりも精度が向上した。
提案手法は既存の手法を超越し,MORPH IIおよびCACDデータセット上で最先端の精度を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.30301655447024
- License:
- Abstract: This work introduces a novel deep-learning approach for estimating age from a single facial image by refining an initial age estimate. The refinement leverages a reference face database of individuals with similar ages and appearances. We employ a network that estimates age differences between an input image and reference images with known ages, thus refining the initial estimate. Our method explicitly models age-dependent facial variations using differential regression, yielding improved accuracy compared to conventional absolute age estimation. Additionally, we introduce an age augmentation scheme that iteratively refines initial age estimates by modeling their error distribution during training. This iterative approach further enhances the initial estimates. Our approach surpasses existing methods, achieving state-of-the-art accuracy on the MORPH II and CACD datasets. Furthermore, we examine the biases inherent in contemporary state-of-the-art age estimation techniques.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,1つの顔画像から年齢を推定するための新しい深層学習手法を提案する。
この改良は、似たような年齢と外観を持つ個人の参照顔データベースを活用する。
入力画像と参照画像の年齢差を既知年齢で推定するネットワークを用いて、初期推定を精査する。
差分回帰法を用いて, 年齢依存性の顔変化を明示的にモデル化し, 従来の絶対年齢推定よりも精度が向上した。
さらに、トレーニング中の誤差分布をモデル化することにより、初期年齢推定を反復的に洗練する年齢拡大手法を提案する。
この反復的なアプローチは、初期推定をさらに強化する。
提案手法は既存の手法を超越し,MORPH IIおよびCACDデータセット上で最先端の精度を実現する。
さらに,現代最先端の年代推定手法に固有のバイアスについて検討した。
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