王军祥，吴 伶

（1.福建船政交通职业学院信息与智慧交通学院，福州 350007；2.福州大学数学与计算机科学学院，福州 350108）

引 言

基于面部图像的年龄估算旨在找到一种可将面部图像映射到其相应的年龄标签函数。随着诸如安全控制、社交媒体和人机交互等多种实际需求的不断增长，年龄估算越来越受到人们的关注。但由于表情、光照、性别、种族、基因、居住环境与生活方式等许多内在和外在因素的存在，年龄估算问题一直非常具有挑战性。

近年来年龄估算问题研究取得一定的进展，但现有的大多数研究都使用同构数据集年龄估算评估协议，即假定在训练和测试阶段中使用的所有图像都是在相似条件下获得的。但基于同构数据集学习到的模型可能会偏向训练集中图像的特征及分布，从而导致在条件完全不同的情况下年龄估算性能较差。因此在实际的应用中更应该关注异构数据集的年龄估算，即训练集与测试集应具有不同的分布和特征，这样训练后的模型便完全不了解目标数据集的特征，更符合实际场景。

异构数据集评估协议对现有年龄估算方法在实际应用中的效果提出了更高的要求，即要求训练好的模型不仅要在同构数据集下能够准确估算面部图像的年龄，还要在异构数据集下有效地工作。但为了能更好地符合实际场景，并且更好地评估年龄估算方法的泛化性能，本文提出一种异构数据集评估协议。

随着机器学习技术的发展，已有文献提出许多基于深度学习的年龄估算方法。……