一种基于CNN-SE-ELM的年龄和性别识别模型
Computer Engineering and Science（2021）
摘要
基于人脸图像识别年龄及性别是当前人工智能研究的热点之一.提出一种综合卷积神经网络CNN、挤压-激励网络SENet及极限学习机ELM的混合模型.模型中的卷积层用于从人脸图像中提取面部特征,SENet层用于优化卷积层提取的特征,误差最小化极限学习机(EM-ELM)用作分类器以实现面部图像的年龄及性别识别.与现有的流行模型相比,所提模型由于采用了CNN+SENet架构能够从面部图像中提取到更具代表性及最优的特征映射,而EM-ELM的极速计算使得模型更快速、更高效.在多个非限制人脸数据集上的实验结果表明,相比近期其他基于深度学习的相关模型,所提模型具有更高的识别准确率和更快的识别速度.
更多关键词
gender recognition model,age,cnn-se-elm
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