《表1 多种算法的MAE值对照表》

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《基于卷积神经网络的人脸年龄估计方法》

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从融合的数据集中随机选取50 000张作为训练样本，使用标签分布的方法对卷积神经网络进行训练，在测试阶段分别使用MORPH和FG-NET数据集进行测试，并使用平均绝对误差对实验结果进行评价，表1对比了本文方法和近几年具有代表性算法的MAE值。相比文献[18]超平面排序的方法，本文的标签编码方式更为简单；相比文献[19]使用局部二值特征学习的方法，本文基于深度学习的方法更具有通用性，可以自学习人脸的年龄特征；与文献[20]使用融合的网络结构相比，本文的CNN模型更为精简且需要的计算量更小。