summarized by : Anonymous
Xuege Hou, Yali Li, Shengjin Wang
年齢によらず顔から人物を特定したいが、老化の仮定は複雑であるため、生成モデルを用いた手法では困難である。そこで、人物特定と年齢推定をマルチタスク学習し、各タスクの相互情報量が小さくなるように学習することで年齢と独立な人物特定の特徴を学習する。
年齢と人物特定を同時学習するだけれなく、相互情報量最小化も行った点
様々な人物特定データセットを用いて先行研究と推定精度を実験により比較した。その結果、先行研究よりも精度が高いことが分かった。