《基於知識蒸餾的自監督特徵重建：遮擋人臉年齡估計方法研究》
主題
核心問題：
日常生活中口罩、眼鏡等遮擋物對基於人臉的年齡估計模型的干擾。
缺乏年齡標註的遮擋人臉資料集，需透過合成遮蔽資料解決。
技術方案：
知識蒸餾（Knowledge Distillation）：
使用無遮蔽資料預訓練的年齡估計模型（教師模型）指導學生模型學習。
自監督特徵重建：
學生模型附加特徵重建模組，補全遮擋區域的特徵。
目標：
提升模型在遮擋人臉影像上的年齡估計性能，增強實用性和穩健性。
關鍵概念
技術方法：
遮擋合成：在無遮擋人臉資料集上手動添加口罩、眼鏡等遮擋物。
教師-學生模式：
教師模型：主流年齡估計模型（如SSR-Net、DEX），在無遮蔽資料上訓練。
學生模式：與教師結構相同，但增加特徵重建模組（如基於CNN或Transformer的補全網路）。
自監督學習：利用遮蔽合成數據，透過特徵重建損失（如L1/L2損失、感知損失）優化模型。
效能提升點：
特徵補全：重建模組恢復遮擋區域的特徵表達（如紋理、輪廓）。
知識遷移：教師模型提供年齡相關的深層特徵先驗，避免學生模型因遮蔽過擬合噪音。
實驗驗證：
比較基線：傳統年齡估計模型在遮蔽資料上的表現下降。
指標：MAE（平均絕對誤差）、RMSE（均方根誤差）等年齡估計常用指標。
總結
研究意義：
解決了遮擋場景下年齡估計的實用性問題，彌補了真實遮蔽資料不足的缺陷。
創新點：
結合知識蒸餾與自監督特徵重建，無需額外年齡標註的遮蔽資料。
特徵重建模組具有通用性，可擴展至其他遮擋類型（如帽子、圍巾）。
結果與展望：
實驗證明方法顯著降低遮蔽影像的年齡估計誤差（如MAE減少20%）。
未來可探索多模態資料（如3D人臉資訊）進一步優化重建效果。
補充建議
資料層面：分析不同遮蔽比例（如半臉口罩 vs. 全臉口罩）對表現的影響。
模組設計：可嘗試引入註意力機制（如Transformer）提升特徵重建的精準度。
應用場景：討論模型在行動端或邊緣設備上的部署可行性（如運算複雜度分析）。
