人脸年龄估计方法的研究

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1、学校代码：10385分类号：研究生学号：1300220009密级：人脸年龄估计方法的研究TheResearchonAgeEstimationforFacialImages作者姓名：赖德河指导教师：骆翔宇（副教授）合作教师：陈叶旺（讲师）学科：计算机应用技术研究方向：模式识别与机器学习所在学院：计算机科学与技术学院论文提交日期：2016年6月3日学位论文独创性声明本人声明兹呈交的学位论文是本人在导师指导下完成的研究成果，如。论文写作中不包含其他人臣经发表或撰写过的研究内容参考他人或集体的科研成果，均在论文中ｋ乂明确的方式说明。

2、本人依法享有和承担由此论文所产生的权利和责任。１若糾Ｉ－＾论文作者签名：：：如後签違日期学位论文版权使用授权声明本人同意授权华侨大学有权保留并向国家机关或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许学位论文被查阅和借阅。本人授权华矫大学可Ｌ义将本学位论文的全部内容或部分内容编入有关数据库进行检索Ｌ。，可乂采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文：禱论文作者签秦：指城験名抑章签杂日期：签名日期：叫摘要摘要人脸年龄的估计是近年来的热点方向，大量的研究人员对此进行了深入，广泛地研究。我们认为人

3、脸年龄的估计结果应该是一个动态的范围或者是多个离散的年龄而不是某一个年龄值或者是预先定义的年龄段。针对有多个待选估计年龄的情况，我们提出了新的评价指标BPMAE（BestPossibleMeanAbsoluteError）和CI/CL(ConfidenceInterval/ConfidenceLevel)来评估本文提出方法的性能。在常用人脸数据库上的实验表明，我们提出的方法可以达到优良的性能。本文的主要工作内容如下：1）提出基于人脸AAM特征的TFIDF年龄估计方法。通过人脸图像的特征词定义，将经典的人脸AAM特征用信息检索学中的TFI

4、DF算法来处理并统计了人脸特征词的TFIDF权重分布。在MORPH人脸数据库上的实验表明用TFIDF算法来进行年龄的估计可以达到优良的性能。2)研究了基于人脸LBP纹理特征的DensityPeak聚类算法的年龄估计技术。首先用LBP对人脸图像进行建模，然后用DensityPeak聚类算法找到每个年龄的中心人脸图像。最后根据测试人脸图像与中心的脸图像的距离来估计年龄。3）研究了一种动态年龄估计方法，将多个单一方法得到的年龄估计结果进行融合，并提出相应的融合模式，得到一个动态年龄区间而非固定组别或固定区间。实验表明，动态方法所取得的性能比单

5、一方法上有所提高。4）提出了新的性能评价指标BPMAE（BestPossibleMeanAbsoluteError）和CI/CL（ConfidenceInterval/ConfidenceLevel）来评估具有多个待选年龄的人脸年龄估计方法的性能。针对有多个待选年龄的估计结果，用统计的方法对其分布进行了研究。相对于传统的年龄组估计和单个年龄估计方法，提出一种动态区间的估计方法。关键词：年龄估计，主动外观模型（AAM），局部二值模型（LBP），文档频率-反文档频率（TFIDF），置信度/置信区间（CI/CL）I华侨大学硕士学位论文Agee

6、stimationhasbeenwidelyusedandbecamemoreandmoreimportant,foritsusefulnessinvariousapplications.Asacommonconsensusthattheappearancesofdifferentpersonswiththesameagedivergewidely,wehaveanopinionthattheestimatedresultofafacialimageshouldbeadynamicrangeordiscretecandidateages

7、,notaspecificoneorclassifiedintopredefinedagegroups.Therefore,thispaperpresentsanewmethodtoestimateasetofpossibleagesofafacialimageforlargeimagedatabasewithanovelmeasurement.1)BytransferringtheshapeandappearancefeaturesofafaceintoasetofLandmark-Terms,thenthefamoustechnol

8、ogyTFIDFininformationretrievalandtextminingfieldsisintroducedtobuildaweightmatrixoftheseLandmark-Termsf