Estimativa da Idade Humana Baseada em Imagens por Aprendizado de Manifold e Regressão Robusta Ajustada Localmente

Estimar a idade humana automaticamente por meio da análise de imagens faciais tem muitas aplicações potenciais no mundo real, como interação humano-computador e comunicação multimídia. No entanto, ainda é um problema desafiador para os sistemas de visão computacional existentes estimar automaticamente e de forma eficaz as idades humanas. O processo de envelhecimento é determinado não apenas pelos genes da pessoa, mas também por muitos fatores externos, como saúde, estilo de vida, localização e condições climáticas. Homens e mulheres podem envelhecer de forma diferente. O desempenho atual da estimativa de idade ainda não é bom o suficiente para uso prático e mais esforços precisam ser feitos nesta direção de pesquisa. Neste artigo, introduzimos o esquema de aprendizado de manifold de idade para extrair características de envelhecimento facial e projetamos um regressor robusto ajustado localmente para aprendizado e previsão de idades humanas. A nova abordagem melhora significativamente a precisão da estimativa de idade em relação a todos os métodos anteriores. O mérito das abordagens propostas para estimativas de idade baseadas em imagens é demonstrado por experimentos extensivos em um grande banco de dados interno de idades e no banco de dados FG-NET disponível publicamente.