本文關(guān)鍵詞：基于人臉圖像的性別分類與年齡估計(jì)

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【摘要】：人臉是人體中最重要的生物特征,它具有結(jié)構(gòu)復(fù)雜,細(xì)節(jié)變化多等特點(diǎn),而且人臉也是人體中蘊(yùn)含信息最豐富的器官。例如人種、年齡、性別,甚至性格、情緒等等信息都可以在人臉上得到反映。目前,人臉檢測(cè)和識(shí)別的研究已經(jīng)相對(duì)成熟,并廣泛應(yīng)用在智能相機(jī)人臉檢測(cè)和基于人臉識(shí)別的門禁系統(tǒng)中。但是,機(jī)器在檢測(cè)和識(shí)別人臉之后,對(duì)人臉上所反映的信息的解讀遠(yuǎn)不成熟。本文受三角范數(shù),相關(guān)性投影,Fourier變換及支持向量機(jī)SVM在人臉檢測(cè)及識(shí)別中成功應(yīng)用的啟發(fā),提出了對(duì)人臉圖像進(jìn)行性別分類和年齡估計(jì)的方法。文主要研究?jī)?nèi)容如下:1.本文首先將圖像預(yù)處理縮放,經(jīng)過皮膚分割后,根據(jù)高斯混合模型來計(jì)算圖像中的皮膚像素似然值,并基于圖像信息獲得的適當(dāng)?shù)拈撝?用閾值從背景中提取了皮膚區(qū)域。然后,基于萬有引力的思想,將三角范數(shù)替換積運(yùn)算引入到邊緣檢測(cè)算法中,并計(jì)算邊緣像素所產(chǎn)生的引力。最后,對(duì)其進(jìn)行向量標(biāo)準(zhǔn)化,并建立一個(gè)能表示每個(gè)位置其分配隸屬度的邊緣模糊集,經(jīng)過優(yōu)化亮度依賴,根據(jù)計(jì)算二值圖像的度量對(duì)邊緣圖像進(jìn)行比較。在FERET數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了測(cè)試,將基于三角范數(shù)的引力算法與Canny算子和Sobel算子等傳統(tǒng)方法進(jìn)行比較,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明提出算法可在性能上要優(yōu)于傳統(tǒng)方法。2.為了提高其檢測(cè)的性能,提出一種基于監(jiān)督學(xué)習(xí)的相關(guān)性投影人臉性別分類算法,該方法可應(yīng)用到不同的臉部分析任務(wù)中。該算法首先基于帶權(quán)PCA算法來降低臉部維度,將臉部特征提取出來;然后,對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化,同時(shí)計(jì)算相關(guān)性投影的誤差函數(shù);最后,最小化臉部相關(guān)性投影誤差函數(shù),計(jì)算特征向量的歐式距離,進(jìn)行人臉性別分類。將提出方法與其它方法進(jìn)行對(duì)比,在FERET數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)證明了該方法的有效性,獲得了優(yōu)于傳統(tǒng)方法的識(shí)別率。3.本文提出一種基于Fourier-Mellin變換的頻域不變性以及時(shí)域不變性的特征提取算法。首先,將對(duì)圖像亮度標(biāo)準(zhǔn)化以改善光照變化。然后,根據(jù)分析的Fourier-Mellien變換(AFMT)以及正交Fourier-Mellin矩(OFMM)法不變量的特征,將兩種算法混合,進(jìn)行特征提取。最后,通過最近鄰分類器(NNC)和相關(guān)性系數(shù)法(CCM)進(jìn)行分類和融合。通過在YALE與ORL人臉數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行了大量的實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明本文提出方法的性能要優(yōu)于傳統(tǒng)的人臉識(shí)別算法。4.在本文中,發(fā)現(xiàn)了除了外觀信息,面部動(dòng)態(tài)也可以利用在年齡估計(jì)。本文提出了一個(gè)方法,通過使用一個(gè)人的微笑來提取動(dòng)態(tài)特征進(jìn)行年齡估計(jì)。首先,評(píng)估所提出的系統(tǒng)的精度,當(dāng)僅使用面部動(dòng)態(tài)時(shí),或者單獨(dú)用于每個(gè)面部區(qū)域,或者在微笑表情上合在一起。本文將這些結(jié)果與外觀和動(dòng)力學(xué)的組合使用進(jìn)行比較。然后本文使用組合特征來測(cè)試性別和表達(dá)自發(fā)性對(duì)系統(tǒng)的準(zhǔn)確性的影響。最后,計(jì)算外觀特征IEF,GEF,BIF和LBP,通過實(shí)驗(yàn)復(fù)雜度評(píng)價(jià)年齡估計(jì)結(jié)果。通過在FERET人臉數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明本文提出方法的性能要優(yōu)于傳統(tǒng)的算法。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41

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