تعلم الميزات الثنائية المحلية الحساسة للتكلفة لتقدير عمر الوجه

في هذه الورقة، نقترح method تعلم الميزات الثنائية المحلية الحساسة للتكلفة (CS-LBFL) لتقدير عمر الوجه. على عكس الطرق التقليدية لتقدير عمر الوجه التي تستخدم صفات مصنعة يدويًا أو صفات تم تعلمها بشكل شامل لتمثيل الميزات، تتعلم طريقتنا CS-LBFL الميزات المحلية المميزة مباشرة من البكسلات الخام لتمثيل الوجه. مستلهمين من حقيقة أن تقدير عمر الوجه هو مشكلة رؤية حاسوبية حساسة للتكلفة وأن الميزات الثنائية المحلية أكثر قوة في مواجهة تغييرات الإضاءة والتعب من الميزات الشاملة، نتعلم سلسلة من دوال التجزئة لعرض قيم البكسلات الخام المستخرجة من قطع الوجه في رموز ثنائية منخفضة الأبعاد، حيث يتم عرض الرموز الثنائية ذات الأعمار الزمنية المماثلة بأقرب ما يمكن، بينما يتم عرض الرموز التي تعكس أعمارًا زمنية غير متشابهة بأقصى ما يمكن. بعد ذلك، نقوم بتجميع وترميز هذه الرموز الثنائية المحلية داخل كل صورة وجه كميزة هيستوجرام ذات قيمة حقيقية لتمثيل الوجه. علاوة على ذلك، نقترح طريقة تعلم الميزات المتعددة الثنائية المحلية الحساسة للتكلفة لتعلم مجموعات متعددة من دوال التجزئة باستخدام قطع الوجه المستخرجة من مقاييس مختلفة لاستغلال المعلومات التكميلية. تحقق طرقنا أداءً تنافسيًا على أربع مجموعات بيانات لتقدم عمر الوجه مستخدمة على نطاق واسع.