Reihenfolgelerlernen und seine Anwendung bei der Altersschätzung

Wir schlagen ein Ordnungslernen vor, um die Ordnungsgraphen von Klassen zu bestimmen, die Ränge oder Prioritäten repräsentieren, und ein Objektinstanz einer der Klassen zuzuordnen. Hierzu entwerfen wir einen Paarvergleichsmechanismus, der die Beziehung zwischen zwei Instanzen in eine von drei Kategorien einordnet: eine Instanz ist „größer als“, „ähnlich zu“ oder „kleiner als“ die andere. Durch den Vergleich einer Eingabepunktinstanz mit Referenzinstanzen und die Maximierung der Konsistenz zwischen den Vergleichsergebnissen kann die zugehörige Klasse der Eingabepunktinstanz zuverlässig geschätzt werden. Wir wenden das Ordnungslernen an, um einen Gesichtsalter-Schätzer zu entwickeln, der die derzeit beste Leistung erzielt. Zudem wird die Leistung weiter verbessert, wenn der Ordnungsgraph unter Verwendung von Geschlechts- und ethnischen Gruppeninformationen in disjunkte Ketten aufgeteilt wird oder sogar auf unsupervisierter Basis.