人脸图像年龄估计的研究与应用

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1、中文图书分类号：TP311密级：公开UDC：004学校代码：10005工程硕士学位论文M.E.DISSERTATION论文题目：人脸图像年龄估计的研究与应用论文作者：王磊领域：软件工程指导教师：朱青教授论文提交日期:2016年6月UDC：004学校代码：10005中文图书分类号：TP311学号：S201325059密级：公开北京工业大学硕士专业学位论文（全日制）题目：人脸图像年龄估计的研究与应用英文题目：ASTUDYANDAPPLICATIONOFAGEESTIMATIONBASEDONFACEIMAGE论文作者：王磊领域：软件工程研究方向：数字媒体技术及应用申

2、请学位：工程硕士专业学位指导教师：朱青教授所在单位：软件学院答辩日期：2016年6月授予学位单位：北京工业大学独创性声明本人声明所呈交的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，也不包含为获得北京工业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。签名：王磊日期：2016年6月16日关于论文使用授权的说明本人完全了解北京工业大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文

3、的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。（保密的论文在解密后应遵守此规定）签名：王磊日期：2016年6月16日导师签名：朱青日期：2016年6月16日摘要摘要随着计算机技术发展，图像处理技术和人机交互已经成为当今研究的热点之一。以人脸图像为例，人脸图像蕴含着丰富的信息，人的性别、年龄、表情、健康状态等信息都可以从人脸图像中得到。通过人脸图像估计年龄的研究，近年来越来越受到人们的关注。准确地预测人的年龄，从而进行更加深入的研究，改变人们的生活习惯和方式，在信息时代具有重要的意义。本文在FG-NET

4、人脸年龄库的基础上，主要研究了人脸图像年龄估计的特征提取和融合方法。在特征提取阶段，为克服光照产生的影响，本文通过采用均匀局部二值模式（uniformLBP）和Canny边缘检测算子进行图像年龄特征提取。在Canny边缘检测中，进行了阈值优化调整以适应人脸年龄特征的研究。在特征融合阶段，本文采用了直接融合策略和加权融合策略两种算法，通过两种算法的尝试和对比，进行年龄特征融合的研究。在分类学习阶段，本文使用了主成分分析法（PCA）进行了图像数据降维工作；使用了改进后的支持向量机（SVM）进行年龄分类的学习和预测。本文的方法在年龄特征提取上取得了良好的效果。相比于类

5、似研究，本文提出的融合策略较好地表现出了人脸年龄的特征，在预测准确率上取得了一定的提高。在实际应用阶段，本文设计了通过预测人的年龄进行相关信息服务推送的系统。实验证明，本文提出的方法可以较好地克服光照对年龄估计的影响，取得了较为稳定的预测效果。关键词：人脸图像；年龄估计；机器学习；特征提取；特征融合IAbstractAbstractWiththedevelopmentofcomputertechnology,imageprocessingtechnologyandhuman-computerinteractionhavebecomeoneofthehotrese

6、archincomputerscience.Usingfaceimageasanexample,thefaceimagecontainsawealthofinformation,people'sgender,age,facialexpression,healthinformationcanbeobtainedfromthefaceimage.Thestudyoftheageestimationthroughfacialimagegetmoreandmoreattentioninrecentyears.Predictingtheperson'sageaccurat

7、elyandbeginningamorein-depthstudy,canchangepeople'shabitsandthewayoflife.Ithasgreatsignificanceintheinformationtime.ThisthesismainlystudiesthefeatureextractionandfusionbasedontheFG-NETfacialagelibrary.Inthefeatureextractionstage,inordertoovercometheinfluenceoflight,thisthesisuseunifo

8、rmLocalBinar