基于多标签的自动人脸年龄估计研究

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1、类号学号M200972463学校代码10487密级硕士学位论文基于多标签的自动人脸年龄估计研究学位申请人：罗晓羽学科专业：计算机应用技术指导教师：刘芳副教授答辩日期：2012年1月15日AThesisSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeoftheMasterofEngineeringAStudyonAutomaticFacialAgeEstimationBasedonMulti-LabelLearningCandidate

2、:LuoXiaoyuMajor:ComputerApplicationTechnologySupervisor:AssociateProf.LiuFangHuazhongUniversityofScience&TechnologyWuhan430074,P.R.ChinaJanuary,2012独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和

3、集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到，本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□，在_____年解密后适用本授权书。本论文属不保密□。（请在以上方框内打“√”）学位论文作者签名：

4、指导教师签名：日期：年月日日期：年月华中科技大学硕士学位论文摘要年龄估计是生物特征识别领域中新的研究方向，人脸中包含大量的和年龄相关的信息。但是目前由于年龄的特殊性质，基于人脸的自动年龄估计工作基础薄弱，有的需要人工的干涉进行初步的分类或者标注，并且准确率还有待改进提高。针对这一现状，根据年龄的特殊性质，引入和人脸年龄性质有更强的契合度的基于多标签学习的方法来学习训练人脸样本，提高年龄估计准确率。现在常用的自动人脸年龄估计方法大多为把人脸样本的年龄标签视为一个精确的值，忽略了大部分情况下，每个人其实处

5、于两个年龄值的过渡阶段；而也有可能存在被测试人误报年龄的情况。这些都导致了年龄变化数据的不标准性和不可靠性。同时，由于不同年龄值的人脸样本采集难度大，加上年龄类别多，导致年龄估计中有效的训练样本匮乏。基于这种传统的单标签人脸样本存在的问题，讨论和利用到人脸部年龄特征变化缓慢而连续的特性，采用多年龄标签的形式表示人脸样本，使用多标签学习方法，使一个人脸样本可以为更多的邻近年龄值的学习做贡献，模糊化的标签一定程度上处理了年龄数据的不可靠性。多标签年龄估计被进一步改进，引入了多示例多标签学习方法。对多标签学

6、习及其改进在年龄估计上的应用进行了详细的描述，并且对实验结果进行了综合分析，基于公开的FG-NET年龄数据库的实验表明，基于多标签的年龄估计方法，有效的提高了年龄估计的准确率，对于基于多示例多标签的年龄估计方法也进行了探讨。关键词：年龄估计，多标签学习，多示例多标签学习I华中科技大学硕士学位论文AbstractAgeestimationisanovelandsignificantresearchdirectionintheareaofbiometricidentification,andthereis

7、plentyofageconcernedinformationcontainedinfacialimages.However,becauseofthedifficultiesingettingenoughtrainingsamplesaswellasthespecialcharacteristicsofagingprocess,theestimationresultsbasedonfacialimagesstillneedtobeimproved.Asaresult,motivatedbytheslo

8、wandcontinuousagingprocess,multi-labelbasedmodel,whichisfitterforagingcharacteristics,isintroducedtorepresentthefacialimagesinageestimation.Inmostofthepreviouswork,ageestimationisgenerallyformulatedasasingle-labelbasedproblem.How