摘要人脸作为重要的生物识别特征，向外界传递着众多的信息。而年龄信息作为其中的一种特征信息，在人机交互、安全检测、视频监测等领域都有着广泛的应用价值。

近几年，随着各种人脸识别与年龄估计算法的提出，年龄估计有了很大的发展。但这依然是一个充满挑战性的课题。因为年龄估计的结果受太多外界环境的影响，且由于每个人的生活环境和生活状态的不同，个人表现出的衰老模式也不同，这些都给年龄估计带来了很多困难。87146

本文在已有研究的基础上，利用MATLAB和C#语言实现人脸识别与年龄估计系统。借助于MATLAB强大的图形处理和数学计算能力来实现算法，再利用C#编程语言进行代码调用以及最终的结果展示。此外，本系统还在MATLAB中引入了libsvm工具箱来实现支持向量机分类器。这样为使用支持向量机进行模型的训练、分类和年龄的预测提供了便利，简化了工作。实验证明，使用上述工具和算法来实现年龄估计是完全可行的。

毕业论文关键词：年龄估计，MATLAB，支持向量机，libsvm

Abstract As the most important biometric features, a human face image transmit a large number of information to outside world。 As one of those features, age information has wide application value in human-computer interaction, security protection and video surveillance。

In recent years, age estimation has achieved great advances with the proposal of various age estimation and face detection algorithm。 However, there are still some challenging problems because the estimated results are highly dependent on many external factors。 Besides, the aging processes of people vary widely because everyone has his own lifestyle and living environment。 All of these bring a lot of problems to age estimation。

On the basis of existing research, the MATLAB and C# are used to design and realize the age estimation system in this paper。 MATLAB is employed because of its powerful ability of image processing and mathematical computation。 C# is used to realize the user interface and show the results。 In addition, libsvm toolbox in MATLAB is used to train a SVM classifier, which is convenient for us to predict age。 Experimental results show that it is entirely feasible to estimate age by using the proposed tools and algorithms。

Key words: age estimation, MATLAB, SVM, libsvm

目录

第一章 绪论 1

1。1 课题研究背景及意义 1

1。2 国内外研究现状 2

1。2。1 国内外研究取得的进展 2

1。2。2 存在的问题 2

1。3 本论文研究内容及结构安排 3

第二章 系统相关工具简介 4

2。1 系统开发环境 4

2。2 MATLAB简介 4

2。3 MATLAB处理图像基本操作 4

2。4 Visual Studio 2010简介 4

2。5 C#和MATLAB的混合编程 4

2。6 Libsvm工具函数 5

第三章 人脸图像处理 8

3。1 人脸数据库 8

3。2 图像预处理 8

3。2。1 人脸图像灰度归一化 8

3。2。2 人脸图像尺寸归一化 9

3。3 人脸图像特征点提取