4.4.1支持向量机分类    24
4.4.2支持向量机回归    27
4.5本章小结    28
5 人脸年龄估计实验    29
5.1人脸年龄估计问题的描述    29
5.2实验准备    30
5.2.1实验图片的处理和选取    30
5.2.2年龄段的划分    31
5.2.3实验所用年龄特征及建立估计模型的方法    31
5.2.4算法评价准则    32
5.3 实验内容及结果分析    32
5.3.1分类估计模型    32
5.3.2 回归估计模型    38
5.5本章小结    39
结  论    40
致  谢    42
参考文献43
1 绪论
1.1 课题研究背景
1.1.1 人脸年龄估计的意义
近年来,由于人机交互技术取得了一定的成果,利用人脸图像来进行年龄估计成为计算机图形学、模式识别、人工智能等领域的研究热点。人机交互与传统的人与人的交互相比更加困难,计算机需要输入大量的信息,对这些信息分析后进行分类从而实现人机交互。基于视觉信息的人机系统主要针对人脸图像,人脸作为一种丰富的信息源,反映了很多与对象相关的具有鉴别能力的信息,如身份、性别、种族、年龄、表情等。
年龄是人脸传达的重要信息之一,人们在日常交流中可以根据相貌估计出对方的年龄,受此启发,可以通过使计算机模拟人的思文方式,提取图像中与年龄相关的特征,建立合适的年龄估计模型,从而进行人脸图像的自动年龄估计。
1.1.2人脸年龄估计的重要应用
    基于人脸图像的年龄估计可以应用在公共安全、人机交互和影视制作等很多方面,主要如下:
(1)安全监控。通过预测对象的年龄,有利于提高门禁系统和网络的安全性,如阻止未成年人出入网吧等特殊场所、浏览有不健康内容的网页及购买香烟与酒等违禁物品。
(2)人机交互。通过摄像头得到人脸图像并进行年龄估计,可以为各个年龄层的用户提供合适的用户环境,如字体颜色与大小的设置、音量的调整等。
(3)电子商务系统。可以根据不同年龄的客户的消费习惯和喜好进行产品开发及提供针
    对性的服务。
(4)跨年龄人脸识别。根据人脸图像估计出年龄,并通过年龄模拟改变相关年龄信息, 使 
两幅图像携带的年龄信息尽可能相同,再进行人的身份的辨别,可以减轻年龄变化
对人脸识别的影响,大大提高准确性与鲁棒性,如有利于协助警方抓捕多年逃犯。
(5)影视制作。通过模拟人的衰老过程,使影视效果更逼真,观众的带入感更强。
1.1.3人脸年龄估计面临的困难
在与人们的交流日常交流中,人们通常根据脸部信息来大致估计出对方的年龄,可如何使基于计算机的人脸识别系统能同样如此,即如何获得有效的年龄特征向量并构建合适的年龄估计模型,一直是年龄估计中存在的难点。
    年龄估计有如下特点:
(1) 人脸随年龄的变化是一个缓慢的、不可逆转的过程,它遵循一定的自然规律,不受人
的主观控制。
(2) 由于基因、生活环境、健康状况、生活习惯等因素的影响,不同的人的变老速度不
同,变老方式也存在差异,因而变老的模式具有多样性,人脸变老具有个性化。如长时间的吸烟,酗酒及紫外线的辐射会加速衰老。
(3) 缺乏适合研究的人脸年龄数据库,收集同一个对象的在不同年龄的图像序列十分困
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