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針對現有人臉年齡數據庫樣本數量少、各年齡段分布不均勻的問題，提出了一種基于分類與回歸混合模型的人臉年齡估計方法。該方法主要包含兩個方面：特征學習和估計模式。在特征學習方面，利用已有的深度卷積神經網絡（CNN），先在粗糙年齡標注數據集上預訓練，再在現有的精確年齡標注數據庫上微調，分別得到一個年齡段判別模型和兩個年齡估計模型；在估計模式方面，該方法采用由粗到細的策略：首先，將人臉分入青少年、中年、老年和兩個重疊區域這五個年齡段；然后，對于青少年和老年采用分類模型估計，對于中年采用回歸模型估計，對于重疊區域采用兩個模型估計的均值。所提方法在測試集上的平均絕對誤差（ MAE）為2.56。實驗結果表明該方法受不同膚色和性別的影響較小，有較低的誤差。
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