基于人脸特征的性别识别与年龄估计研究

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1、隶韵大·嘤硕士学位论文万方数据基于人脸特征的性别识别与年龄估计研究万方数据RESEARCHOFTHEFACIALFEATUREBASEDGENDERCLASSIFICATIONANDAGEESTIMATIONAThesisSubmittedtoSoutheastUniversityFortheAcademicDegreeofMasterofEngineeringBYChenWu-junSupervisedbyPro￡LUXiao—boSchoolofAutomationSoutheastUniversi

2、tyMarch2014万方数据东南大学学位论文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，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名：：险尘茎受日期：扫Tv．v．(，东南大学学位论文使用授权声明东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论

3、文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文和在技术保护期限内的论文外，允许论文被查阅和借阅，可以公布(包括以电子信息形式刊登)论文的全部内容或中、英文摘要等部分内容。论文的公布(包括以电子信息形式刊登)授权东南大学研究生院办理。研究生签名：醴尘蔓受导师签名：丝丝日期．塑!兰：竺＆万方数据摘要随着计算机技术和生物医学工程技术突飞猛进的发展，利用人体生物特征来进行人体相关信息的获取成为安全验证的首要方式。人脸作为一种有效的

4、生物特征，一直以来都受到了很多重视。本文主要针对基于人脸的性别识别以及年龄估计问题进行研究。文章首先简单介绍了一些已有的相关算法，然后对其分析，在其基础之上提出了更加有效的人脸检测算法以及性别、年龄识别算法，并通过编程实现了基于该算法的人脸性别、年龄识别系统。论文主要研究内容如下：(1)针对人脸检测算法中的肤色检测算法准确率低以及Adaboost人脸检测速率低问题，研究了一种新的人脸检测算法。该算法将基于肤色的人脸检测以及基于LGP特征的Adaboost人脸检测算法进行有效结合，使得人脸检测的速度和精度

5、得到一定提升。为了进一步提高系统性能，本文在此基础之上进一步引入证据累积理论，对人脸检测算法进行优化，进一步提升了检测准确率。(2)针对如何选取有效的性别以及年龄特征这一问题提出一种新的纹理特征，即WLBP与Gabor的复合特征。论文对几个典型的局部纹理描述算子进行了分析，提出一种WLBP与Gabor相结合的算子，该算子不仅具有多尺度多方向的优点，同时也具备了对光照不敏感等优良特性。(3)采用支持向量机(SVM)进行了分类器设计。使用SVM实现了性别分类及年龄估计。通过对年龄信息以性别信息之间的关系研究

6、，将性别分类与年龄分类进行级联，使用性别信息作为年龄分类的先验知识，进一步提高了年龄分类的准确性。(4)采用C++实现了人脸性别识别以及年龄估计演示系统。在对人脸性别识别以及年龄估计的算法研究基础之上，本文设计出一套能够实时根据人脸信息判别年龄与性别的软件系统。从系统的软硬件入手，逐步介绍了其功能架构，并采取了实验对其性能进行了测试。关键词：人脸检测，性别识别，年龄估计，SVM万方数据ABSTRACTWiththetremendousdevelopmentofthebiomedicineandtheco

7、mputertechnology，biometricidentificationtechnologyhasbecomeanunparalleledmethodforthesafetyverification．Asaneffectivebiologicalcharacteristic．humanfacehasreceivedalotofattention．Thispaperconductedresearchonhumanfacesbasedgenderclassificationandageestimat

8、ionandproposedamoreeffectivemethodforfacedetection，genderclassificationandageestimation．Themaincontentofthispaperareasfollows：(1)DuetothelOWaccuracyoftheskin．basedfacedetectionalgorithmandtheslowvelocityoftheAdaboost-based