DEX: Deep EXpectation of apparent age from a single image 论文阅读

来自：IMDB-WIKI - 500k+ face images with age and gender labels  https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/rrothe/imdb-wiki/

该论文提出了Deep EXpectation（DEX）的表面年龄估计，该方法在2015年获得了ChaLearn LAP表面年龄估计的第一名。

作者提出了将年龄的回归问题转化为分类问题，这样可以用深度学习的cnn方法来训练，训练方法是用ImageNet训练好的VGG-16网络进行初始化，然后用IMDB-WIKI数据集进行finetune，最后再用LAP数据集再次进行finetune。

一、具体实现过程如下：

1、输入包含人物的图像；

2、对图片进行人脸检测，对于每张图片从-60°到+60°，以5°为步进进行旋转，另外也对图片旋转至-90°、90°、180°进行人脸检测；

3、将检测到的人脸区域上下左右向外扩展40%，将扩展后的区域裁切出来，最终图片尺寸压缩为256x256；

4、将所有裁切好的以及标注好的数据集放入VGG-16网络结构进行训练；

5、最终输出为101个类，即0~100岁，softmax输出，输出为每个年龄的概率，概率越大表示为这个年龄的可能性越大。

二、数据集

1、IMDB上获得461,871张，WIKI上获得62,359张，共524,230张，最后为了去除各年龄数据的不均衡，最终得到260,282张图片用于训练；

2、LAP数据集有4699张人脸图片，该数据集划分为三个部分，2476张用于训练，1136张用于验证，1087张用于测试。LAP数据集可http://chalearnlap.cvc.uab.es/dataset/18/description/下载。

三、评估方法

1、MAE（The standard mean absolute error）：平均绝对误差；

2、ε-error：每张图片的检测错误率，定义如下：

end