本文選題：年齡估計　切入點：典型相關(guān)分析　出處：《西北大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：作為人的一種生物屬性,人臉蘊含了很多重要的個體信息,比如性別、年齡、種族等。近幾年來,關(guān)于人臉圖像的年齡估計問題也越來越受到研究者的重視,成為計算機視覺的新興課題之一。本文圍繞人臉圖像展開年齡估計方法的研究,重點是年齡特征的提取和年齡估計算法的研究。通過人臉圖像的預(yù)處理、年齡特征提取和分類估計等步驟,完成了完整的年齡估計任務(wù),具體工作包括下面幾個方面：(1)面向年齡估計的人臉圖像預(yù)處理研究針對人臉年齡數(shù)據(jù)庫中圖像來源不一,在頭部姿態(tài)、光照等方面存在不統(tǒng)一等問題,在進行年齡估計工作之前,需要對輸入圖像做預(yù)處理。本文為了使年齡估計的效果更好,采用人臉定位的方法鎖定感興趣的人臉區(qū)域,使用圖像增強的方法將人臉細節(jié)部位突顯出來,并將所有樣本歸一化到統(tǒng)一尺寸。(2)面向年齡估計的人臉圖像特征提取針對人臉年齡信息的表達問題,考慮到將人臉的形狀特征和紋理特征融合更能描述人臉的年齡信息,本文利用典型相關(guān)分析思想,提出了一種在特征層進行融合的人臉年齡估計方法。即先利用主動表觀模型及局部二值模式抽取同一人臉樣本的兩組特征向量(形狀特征和紋理特征),構(gòu)建出表示兩組特征向量之間相關(guān)性的判別準則函數(shù),再根據(jù)此函數(shù)求得兩組典型投影向量集,最后通過給定的特征融合策略抽取組合的典型相關(guān)判別特征(CCDF),作為描述人臉年齡的特征,對于人臉年齡的變化,從形狀和紋理兩方面提供了相互有益的補充。(3)基于超限學(xué)習(xí)機的年齡估計方法研究針對年齡估計模型的建立,傳統(tǒng)方法存在參數(shù)無法解決、模型訓(xùn)練時間長等問題,而超限學(xué)習(xí)機方法能夠很好的避免這些困難。本文首次采用超限學(xué)習(xí)機的方法來建立年齡估計模型,利用其學(xué)習(xí)速度快,泛化性能好,參數(shù)可以直接確定的優(yōu)點,結(jié)合層次化思想,建立年齡估計的二類的分類器,先估計出樣本的大致年齡段,再利用ELM回歸分別在各自類別中做回歸,實現(xiàn)結(jié)合人臉圖像形狀、紋理等特征的泛化能力較強的分類器,進行年齡的判斷估計,得到具體估計值。實驗結(jié)果證明了本文提出的年齡特征提取方法和年齡估計方法,最終所取得的平均絕對誤差在5歲之內(nèi),年齡估計的結(jié)果更準確。
[Abstract]:In this paper , the age estimation problem of face image is studied by means of pre - processing , age feature extraction and classification estimation of face image . ( 3 ) The method of age estimation based on the age estimation model is based on the age estimation model . The traditional method has the advantages of not being able to solve the age estimation model , the long model training time and so on .

【學(xué)位授予單位】：西北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前2條

1 王先梅;梁玲燕;王志良;胡四泉;;人臉圖像的年齡估計技術(shù)研究[J];中國圖象圖形學(xué)報;2012年06期

2 張宇;周志華;;基于集成的年齡估計方法[J];自動化學(xué)報;2008年08期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 金波;人臉圖像的年齡估計[D];天津大學(xué);2009年

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本文編號：1676062