IPSJ Transactions on Computer Vision and Applications 杂志-刊鹿论文编译

Gait-based age estimation using multi-stage convolutional neural network

Abstract:

Gait-based age estimation has been extensively studied for various applications because of its high practicality. In this paper, we propose a gait-based age estimation method using convolutional neural networks (CNNs). Because gait features vary depending on a subject’s attributes, i.e., gender and generation, we propose the following three CNN stages: (1) a CNN for gender estimation, (2) a CNN for age-group estimation, and (3) a CNN for age regression. We conducted experiments using a large population gait database and confirm that the proposed method outperforms state-of-the-art benchmarks.

Author Listing： Atsuya Sakata;Noriko Takemura;Yasushi Yagi

Volume： 11

Pages： 1-10

DOI： 10.1186/s41074-019-0054-2

Language： English

Journal： IPSJ Transactions on Computer Vision and Applications

IPSJ Transactions on Computer Vision and Applications

影响因子：0.0

是否综述期刊：否

是否OA：是

是否预警：不在预警名单内

发行时间：-

ISSN：1882-6695

发刊频率：-

收录数据库：Scopus收录

出版国家/地区：-

出版社：Springer Nature

期刊介绍

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偏重研究方向	Computer Science-Computer Vision and Pattern Recognition
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