顔画像からの年齢推定は有用

近年、顔画像に基づくリアルタイムな人間の年齢推定が様々な分野で応用されている。その背景として、ビッグデータを活用した年齢層別ターゲティングやマーケティング、商品需要調査、消費者動向分析など、年齢推定が重要な役割を果たしているという事実がある。

しかし、実際の環境では、様々な光学的なブレや動きのブレが発生することがある。このような影響は、年齢推定に不可欠なシワなどの顔の特徴を十分に捉えることができず、精度を低下させる原因となる。これまでの年齢推定に関する研究のほとんどは、入力画像にブレがほとんどない場合に行われてきた。

韓国にある東国大学のJeon Seong Kangら研究者は、光ブレや動きブレの影響に強い年齢推定手法の開発という課題に着目し、深層ResNet-152畳み込みニューラルネットワークを年齢推定に用いることを提案した。

結果、年齢推定性能は向上しただろうか？続きを読んでみよう。

ブレに強い顔画像年齢推定システム

Jeon Seong Kangらの研究におけるミッション・手法・結果は以下の通りだ。