摘 要：針對目前基于深度學(xué)習(xí)的人臉年齡識別訓(xùn)練集數(shù)據(jù)量小、識別精度不高的問題，提出了一種基于殘差網(wǎng)絡(luò)的遷移學(xué)習(xí)人臉年齡識別方法。將在ImageNet數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的殘差網(wǎng)絡(luò)ResNet模型遷移到人臉年齡識別任務(wù)中進(jìn)行了分析、處理。所提方法在人臉數(shù)據(jù)集MORPH和FG-NET上的實驗結(jié)果表明，殘差網(wǎng)絡(luò)與遷移學(xué)習(xí)結(jié)合能夠有效提高年齡識別的準(zhǔn)確性。

關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí)；遷移學(xué)習(xí)；殘差網(wǎng)絡(luò)；平均絕對誤差；年齡識別；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號：TP391.41 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：2095-1302（2024）10-00-03

0 引 言

人臉能夠傳遞與重要個人特征相關(guān)的可感知信息，包括身份、性別、種族和年齡等。目前，年齡在許多應(yīng)用中扮演著重要的角色，例如，基于年齡的訪問控制可幫助監(jiān)控系統(tǒng)準(zhǔn)確判斷目標(biāo)對象的年齡段，推薦與年齡適應(yīng)的目標(biāo)營銷、商品和個性化服務(wù)；在社交媒體和娛樂領(lǐng)域，年齡識別技術(shù)用于美顏相機(jī)等軟件后，可根據(jù)用戶的年齡段自動調(diào)整相機(jī)濾鏡和美化效果，提高用戶的拍攝體驗等。

人臉年齡識別的發(fā)展可以追溯到20世紀(jì)80年代。早期的方法主要基于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機(jī)（SVM）、樸素貝葉斯分類器等。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法主要依靠手工提取人臉圖像的特征，如皺紋、皮膚顏色等，然后利用分類器進(jìn)行年齡分類預(yù)測。這個時期提取人臉特征圖的方法主要有Local Binary Patterns（LBP）[1]、Scale Invariant Feature Transform（SIFT）[2]等，傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法對圖像質(zhì)量要求較高，對光照變化、遮擋和噪聲敏感且計算復(fù)雜度高。

隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、殘差網(wǎng)絡(luò)（ResNet）等被廣泛應(yīng)用于各種計算機(jī)視覺識別任務(wù)中。目前，人臉年齡識別的研究主要基于CNN展開。例如，文獻(xiàn)[3]將人臉分割成若干個模塊，并送至較淺的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，將各卷積網(wǎng)絡(luò)提取的特征通過全連通層組合后識別年齡。文獻(xiàn)[4]用16層CNN（VGG-16）提取人臉特征，并利用年齡之間的模糊性和多義性，將標(biāo)記分布學(xué)習(xí)融入VGG框架中。文獻(xiàn)[5]提出個體受內(nèi)外因素影響形成個體老化模式，利用CNN-LSTM深度學(xué)習(xí)模型來學(xué)習(xí)個體老化模式，其中CNN用來提取人臉特征，LSTM用來學(xué)習(xí)人臉時間序列圖像中的個體老化模式。深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以提高年齡識別的準(zhǔn)確度，但需要大量的數(shù)據(jù)和計算資源來進(jìn)行模型訓(xùn)練。因為年齡是一個相對復(fù)雜且多變的屬性，因此對于年齡識別任務(wù)而言，模型需要從大量樣本中學(xué)習(xí)年齡的特征和變化規(guī)律。當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)有限或者不足以代表所有數(shù)據(jù)分布狀態(tài)時，深度學(xué)習(xí)模型可能會出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，導(dǎo)致模型在處理新任務(wù)或者新數(shù)據(jù)時表現(xiàn)不佳[6]。

遷移學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它通過已經(jīng)訓(xùn)練好的模型來改善系統(tǒng)性能。具體而言，遷移學(xué)習(xí)將已經(jīng)學(xué)到的知識和經(jīng)驗應(yīng)用到類似的問題上，從而加速和改善學(xué)習(xí)過程。在遷移學(xué)習(xí)過程中，通常會有一個稱為源領(lǐng)域的任務(wù)和一個稱為目標(biāo)領(lǐng)域的任務(wù)。源領(lǐng)域是已經(jīng)訓(xùn)練好的模型所學(xué)習(xí)的領(lǐng)域，而目標(biāo)領(lǐng)域則是我們希望在其中應(yīng)用遷移學(xué)習(xí)的新任務(wù)。將源領(lǐng)域的知識遷移到目標(biāo)領(lǐng)域，利用源領(lǐng)域的數(shù)據(jù)和經(jīng)驗來改善目標(biāo)領(lǐng)域的學(xué)習(xí)效果。

深度學(xué)習(xí)技術(shù)雖然提高了年齡識別的準(zhǔn)確度，但是缺少標(biāo)注年齡的人臉數(shù)據(jù)集是目前人臉年齡識別面臨的一大問題[7-8]。為了解決這一問題，我們提出使用遷移學(xué)習(xí)技術(shù)來提高模型的性能。將在ImageNet數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的殘差網(wǎng)絡(luò)ResNet34模型遷移到人臉年齡識別任務(wù)中，并在人臉年齡數(shù)據(jù)集上進(jìn)一步訓(xùn)練ResNet34模型，以提高人臉年齡識別模型的性能。

1 人臉年齡識別方法

1.1 殘差模塊

殘差模塊（Residual Blocks）通過跨層連接（Shortcut Connection）來構(gòu)建殘差網(wǎng)絡(luò)，使得網(wǎng)絡(luò)可直接將某層的輸入傳至后續(xù)層，從而保留未損失的信息，并且允許網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)恒等映射。具體而言，殘差模塊內(nèi)部有2個卷積層，通過跨層連接，最終輸出借助恒等映射或者降采樣得到。如圖1所示，將輸入數(shù)據(jù)跨層傳輸，與經(jīng)過一系列卷積操作之后得到的特征結(jié)果相加。假設(shè)在輸入主分支上輸入為x，在主分支上經(jīng)過卷積操作后輸出為F（x），最終的輸出為H（x）=F（x）+x。采用殘差塊和跨層連接的方式解決了深層網(wǎng)絡(luò)中的梯度問題。

1.2 深度殘差模型

深度殘差模型（Deep Residual Model）是常用的深度學(xué)習(xí)模型結(jié)構(gòu)，該模型通過引入殘差連接（Residual Connection）來解決深層網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的梯度消失和梯度爆炸問題。在傳統(tǒng)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，每一層輸入都通過非線性激活函數(shù)得到，則每一層的輸出都是對輸入的變換。而深度殘差模型引入了殘差模塊，將輸入與網(wǎng)絡(luò)輸出相加。深度殘差模型可選擇性地學(xué)習(xí)殘差變換，而非完全依賴多層網(wǎng)絡(luò)的堆疊。

ResNet34是一個深度殘差網(wǎng)絡(luò)（Residual Network），它由殘差模塊組成。ResNet34擁有34個卷積層，包括堆疊的殘差模塊和全局平均池化層。ResNet34網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能夠有效解決深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的退化問題。通過引入殘差連接，ResNet34能夠有效傳播和學(xué)習(xí)特征。

本文提出了一個改進(jìn)的深度殘差模型，即對ResNet34進(jìn)行改進(jìn)，將最后一層的全連接層改為年齡類別，如圖2所示。

1.3 基于遷移學(xué)習(xí)的分類模型

遷移學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它通過將一個已經(jīng)訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于不同但相關(guān)的任務(wù)上，來提高新任務(wù)的性能。在傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)中，每個任務(wù)都需要訓(xùn)練模型。然而，這樣的方法通常需要大量數(shù)據(jù)和計算資源，并且可能導(dǎo)致模型無法很好地泛化到新任務(wù)上。而遷移學(xué)習(xí)則可以利用之前學(xué)習(xí)的知識和模型，快速適應(yīng)并改進(jìn)。

圖3給出了本文中人臉年齡識別遷移學(xué)習(xí)模型的結(jié)構(gòu)，我們將保存在ResNet34模型上基于120萬張圖片的ImageNet數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的權(quán)重參數(shù)，然后將其分別遷移到基于人臉年齡的數(shù)據(jù)集MORPH和FG-NET，MORPH和FG-NET采用8∶2的比例分別進(jìn)行訓(xùn)練和測試。

2 實驗與結(jié)果分析

本文采用平均絕對誤差（Mean Absolute Error， MAE）作為評估標(biāo)準(zhǔn)，計算如式（1）所示：

實驗環(huán)境配置：操作系統(tǒng)為64位Windows 10，深度學(xué)習(xí)框架為Tensorflow，集成開發(fā)環(huán)境為PyCharm，編程語言為Python3.7。改進(jìn)的ResNet參數(shù)權(quán)重來自ImageNet的預(yù)訓(xùn)練權(quán)重。遷移后各參數(shù)的設(shè)置如下：優(yōu)化算法選擇隨機(jī)梯度下降，丟棄率為0.8，MORPH和FG-NET的學(xué)習(xí)率為0.001，訓(xùn)練次數(shù)為50。MORPH和FG-NET人臉數(shù)據(jù)集中年齡標(biāo)記分別為16～78歲和0～69歲，將MORPH分為62個類，F(xiàn)G-NET分為70個類。

將本文方法和IIS-LDL[9]、CPNN[9]、BFGS-ALDL[10]、IIS-ALDL[10]、DEX（IMDB-WIKI）[11]方法進(jìn)行對比，MAE（平均絕對誤差）見表1所列。

從表1可知，深度學(xué)習(xí)方法的年齡絕對誤差比傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法小，而基于遷移學(xué)習(xí)的方法優(yōu)于深度學(xué)習(xí)方法。在2種數(shù)據(jù)集中，基于MORPH數(shù)據(jù)集的MAE優(yōu)于FG-NET，是因為MORTPH比FG-NET數(shù)據(jù)集中包含的人臉圖像更多，而數(shù)據(jù)集的大小對深度學(xué)習(xí)的效果至關(guān)重要。

3 結(jié) 語

采用深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行人臉年齡識別需要將大量標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，而人臉年齡訓(xùn)練集數(shù)據(jù)量小是當(dāng)前深度學(xué)習(xí)面臨的問題，限制了人臉年齡識別的準(zhǔn)確度。我們提出一種基于殘差網(wǎng)絡(luò)的遷移學(xué)習(xí)人臉年齡識別方法，將在ImageNet數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的殘差網(wǎng)絡(luò)ResNet34模型遷移到人臉年齡識別任務(wù)中。實驗結(jié)果表明，殘差網(wǎng)絡(luò)與遷移學(xué)習(xí)結(jié)合，能有效提高年齡識別的準(zhǔn)確度。如何開發(fā)出更高效的深度學(xué)習(xí)算法，減少對標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴，是我們下一步研究的重點。

參考文獻(xiàn)

[1] AHONEN T，HADID A，PIETIKINEN M. Face description with local binary patterns：application to face recognition [J]. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence，2007，28（12）：2037-2041.

[2] LOWE D G. Distinctive image features from scale-invariant keypoints [J]. International journal of computer vision，2004（2）：60.

[3] YI D，LEI Z，LI S Z. 2014 Age estimation by multi-scale convolutional network [J]. Computer science，2014（12）：144-158.

[4] GAO B B，XING C，XIE C W，et al. Deep label distribution learning with label ambiguity [J]. IEEE transactions on image processing，2017，26（6）：2825-2838.

[5] ZHANG H Y，ZHANG Y，GENG X. Recurrent age estimation [J]. Pattern recognition letters，2019，125：271-277.

[6] OTHMANI A，TALEB A R，ABDELKAWY H，et al. Age estimation from faces using deep learning：A comparative analysis [J]. Computer vision and image understanding，2020，196：102961.

[7] MEI S，GENG Y，HOU J，et al. Learning hyperspectral images from RGB images via a coarse-to-fine CNN [J]. Information sciences，2022，65（5）：152-162.

[8]張會影，圣文順，曾耀徵.基于標(biāo)記分布學(xué)習(xí)的人臉年齡識別算法[J].江蘇大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2023，44（2）：180-185.

[9] GENG X，SMITH-MILES K，ZHOU Z H. Facial age estimation by learning from label distributions [J]. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence，2013，35（10）：2401-2412.

[10] GENG X，WANG Q，XIA Y. Facial age estimation by adaptive label distribution learning [C]// Proceedings of the 2014 22nd International Conference on Pattern Recognition. Stockholm，Sweden：IEEE，2014：4465-4470.

[11] ROTHE R，TIMOFTE R，VAN GOOL L. Deep expectation of real and apparent age from a single image without facial landmarks [J]. International journal of computer vision，2018，126（2）：144-157.