3。3。1 基于ASM的特征点定位 9

3。3。2 基于PCA的特征点提取 11

第四章 人脸图像的年龄估计 13

4。1 支持向量机原理简介 13

4。1。1 线性分类 13

4。1。2 非线性分类 16

4。2 基于支持向量机的年龄估计 17

第五章 实验结果 19

5。1 系统的总体流程 19

5。2 系统的特征提取方法 20

5。3 系统的年龄估计 21

5。3。1 年龄估计过程 21

5。3。2 估计结果 22

5。4 误差分析 23

结论 25

致谢 26

参考文献 27

第一章  绪论

1。1课题研究背景及意义

近几年，随着人类社会的发展和科学的进步，人工智能也有了很大的发展。从今年的AlphaGo战胜李世石就可以看出，人工智能已不再是科幻小说的产物，而且已相当的智能。同时，这些技术也带动了计算机视觉和图像处理等技术领域的发展。

一直以来，人脸年龄估计都是计算机视觉研究领域里一个备受关注的课题，吸引着众多科学家前来研究。总体来说，人脸年龄估计就是以采集到的图像为依据，精确的提取出人脸面部特征，并利用计算机相关技术进行计算处理，自动判断出人脸图像年龄的计算机视觉技术。

人脸包含着大量的个人特征信息，包括性别，情感，年龄等等，可以被看做是一个由很多面部特征组成的复杂的信号源。年龄，作为最重要的一个属性，在很多方面都有着广泛的应用前景，主要有以下几个方面：

(1)用于安保系统中。在一些重要的人口密集的地点，如机场，景区引入年龄估计系统，可以为身份识别系统增加一层保障。一旦有犯罪活动的发生，能为警方捉拿嫌疑犯提供一些线索。同时，在智能监控系统中，可防止一些未成年人进入娱乐场所，防止未成年人购买香烟等违禁物品，保护未成年人的身心健康。

(2)用于生物识别系统中。人脸作为独一无二的生物特征，在生物识别技术中有着重要的作用，且获取方便，需要的设备也较为简单，不需要人的主动参与。和其他生物特征相结合后，能提高整体系统的识别率，也能通过年龄估计系统延长人脸识别的时间维度。

(3)用于电子商务中。由于各个年龄阶段的人群消费水平和消费习惯的不同，企业可根据年龄估计系统得到的信息，对各年龄层制定相应的营销政策和个性化推送。在一些线上支付的电商网站上引入年龄估计系统，能使网上交易更加安全。

(4)用于生活娱乐中。在游戏或智能机器人中引入年龄估计系统，能增加游戏的趣味性。而引入人脸的衰老模式，能在电影中制造出更为逼真的特效，获得更好的观影感受。

除了以上几个方面，年龄估计系统还有更多的用处。可见人脸年龄估计在现实生活的很多方面都有着很多潜在性的应用和巨大的商业价值。

1。2国内外研究现状

1。2。1 国内外研究取得的进展

1。2。2 存在的问题

1。3本论文研究内容及结构安排