本文關(guān)鍵詞： 人臉圖像 年齡估計(jì) 機(jī)器學(xué)習(xí) 特征提取 特征融合　出處：《北京工業(yè)大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展,圖像處理技術(shù)和人機(jī)交互已經(jīng)成為當(dāng)今研究的熱點(diǎn)之一。以人臉圖像為例,人臉圖像蘊(yùn)含著豐富的信息,人的性別、年齡、表情、健康狀態(tài)等信息都可以從人臉圖像中得到。通過人臉圖像估計(jì)年齡的研究,近年來越來越受到人們的關(guān)注。準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)人的年齡,從而進(jìn)行更加深入的研究,改變?nèi)藗兊纳盍?xí)慣和方式,在信息時(shí)代具有重要的意義。本文在FG-NET人臉年齡庫(kù)的基礎(chǔ)上,主要研究了人臉圖像年齡估計(jì)的特征提取和融合方法。在特征提取階段,為克服光照產(chǎn)生的影響,本文通過采用均勻局部二值模式(uniform LBP)和Canny邊緣檢測(cè)算子進(jìn)行圖像年齡特征提取。在Canny邊緣檢測(cè)中,進(jìn)行了閾值優(yōu)化調(diào)整以適應(yīng)人臉年齡特征的研究。在特征融合階段,本文采用了直接融合策略和加權(quán)融合策略兩種算法,通過兩種算法的嘗試和對(duì)比,進(jìn)行年齡特征融合的研究。在分類學(xué)習(xí)階段,本文使用了主成分分析法(PCA)進(jìn)行了圖像數(shù)據(jù)降維工作;使用了改進(jìn)后的支持向量機(jī)(SVM)進(jìn)行年齡分類的學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)。本文的方法在年齡特征提取上取得了良好的效果。相比于類似研究,本文提出的融合策略較好地表現(xiàn)出了人臉年齡的特征,在預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率上取得了一定的提高。在實(shí)際應(yīng)用階段,本文設(shè)計(jì)了通過預(yù)測(cè)人的年齡進(jìn)行相關(guān)信息服務(wù)推送的系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)證明,本文提出的方法可以較好地克服光照對(duì)年齡估計(jì)的影響,取得了較為穩(wěn)定的預(yù)測(cè)效果。
[Abstract]:With the development of computer technology, image processing technology and human-computer interaction has become a hotspot of current research. Using face image as an example, the face image contains abundant information, the person's gender, age, expression, health status and other information can be obtained from the face image. Through the study of the age estimation of facial images, and in recent years more attention. To accurately predict a person's age, and thus a more in-depth study, changing people's habits and way of life, is of great significance in the information age. Based on the FG-NET facial age library, mainly studies the feature extraction of face image age estimation and fusion method in the feature extraction stage. And in order to overcome the impact of light, through the use of uniform local two value model (uniform LBP) and Canny edge detection operator for image feature extraction. In the age of Canny Edge detection, the threshold optimization in order to adapt to the characteristics of age. In the study of face feature fusion stage, this paper adopts direct fusion method and weighted fusion strategy two algorithms, through trial and comparison of two algorithms, studied the age feature fusion. In the stages of learning classification, this paper uses principal component analysis method (PCA) the image data reduction work; using the improved support vector machine (SVM) learning and prediction of age classification. This method has a good effect in the age feature extraction. Compared with similar studies, the proposed fusion strategy can show the features of face age. The prediction accuracy has improved to some extent. In practical application, this paper designs the system related information services push through the prediction of age. The experimental results show that the proposed method can In order to better overcome the influence of light on age estimation, a more stable prediction effect has been achieved.

【學(xué)位授予單位】：北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1525115