Age estimation from face image using Hybrid Representation for Deep Learning

المؤلفون

  • Faten Ahmed Jebur Al-sudani
  • Hazim Abdulameer Fadhil Al-Afare

الكلمات المفتاحية:

Face-age estimation, Web-FaceAge, Hybrid Representation Architecture, Aligned Region Pooling, Regions of Interest.

الملخص

التقنية الجديدة من خلال (deep Learning) تعطي دقة عالية في تقدير العمر من خلال ملامح الوجه.

تقنية التقدير المقترحة في هذه الورقة بأستخدام Deep Learning network لتقدير العمر تسمى بالطريقة الهجينة اذ ان التفرعات الخاصة والعامة تترابط بشكل امثل لألتقاط طبقات متعددة في الخصائص باستخدام متممات البيانات. في كل فرع الشبكة الفرعية صممت لاستخلاص الخصائص من المناطق غير المعتمدة من خلال توظيف الفقدان المعزول, حيث ان الاندماج المتكرر يستخدم لاستكشاف العلاقة فيما بينهم. نحن نعتبر ان اختلاف المظهر يسبب عدم تطابق في نقاط الاختلاف وعليه فأن مستوعب المناطق المتطابقة صممت بشكل لاستخلاص الخصائص منها ولغرض مكافئة الطلب لمجموعات الصور تم اعتماد مجموعة بيانات لصور خاص تحتوي على اكثر من 120 الف صورة للوجه والتي تم التقاطها تحت مشاهد مختلفة توفر نطاقا واسعا من الاعمار.

التنزيلات

منشور

2022-09-28

كيفية الاقتباس

Faten Ahmed Jebur Al-sudani, & Hazim Abdulameer Fadhil Al-Afare. (2022). Age estimation from face image using Hybrid Representation for Deep Learning. مجلة المستنصرية للعلوم والتربية, 23(2), 35–48. استرجع في من https://edumag.uomustansiriyah.edu.iq/index.php/mjse/article/view/1121

إصدار

القسم

Research Article