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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

近些年来，人工智能发展非常火热，作为其中的一份子深度学习更是在许多方面大放异彩。而作为深度学习的一部分，卷积神经网络(cnn)在近几年得到了社会充分的认可，在许多方面都得到了很好的应用。其中，应用卷积神经网络进行人脸识别有非常重要的现实意义。人脸识别在安全验证系统、信用卡验证、档案管理、视频会议、人机交互、罪犯识别等方面具有巨大应用前景，因此它成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。如同人的指纹一样，人脸也具有唯一性，也可用来鉴别一个人的身份。并且人脸识别相较于指纹识别更加方便，所以应用前景很好。从我们身边来看人脸识别技术已经融入了我们的生活之中，我们的手机大多都带有了人脸识别技术，我们引以为豪的高铁也正在使用人脸识别系统。众所周知，年龄的估计是人脸识别中非常重要的一个环节，最近几年有很多关于人脸年龄估计的程序和应用深受人们的喜爱，最常见的就是选取一张照片，完成照片中人脸年龄的显示。本选题的目的是基于训练样本集，基于cnn网络（基于caffe深度学习平台）进行人脸年龄估计器的训练，并基于训练得到的人脸年龄估计器，能够对未见的测试样本进行标签类别的预测。

2. 研究的基本内容

本课题预期基于卷积神经网络运用caffe框架实现人脸的年龄估计。主要内容包括：

（1）熟悉神经网络的基本知识，了解其大致分类内容等基本知识。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

本课题的实行方案：

（1）学习神经网络的基本知识，了解其大致分类内容等基本知识。

4. 参考文献

《解析卷积神经网络—深度学习实践手册》_魏秀参

基于卷积神经网络的图像分类技术研究_楚敏南