基于人脸图像的年龄估计方法研究

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1、分类号；ＴＰ３９１学校代码：１０６９７辛逗密级：公开学号；２０１３２０９４７；＂巧ｗ硕±亨恆巧交ＭＡ’ＳＴＥＲＳＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮ基于人脸图像的年龄估计方法研究，诚Ｖ：皆碟私ｆ＇【－；：厶，．‘．．．＇．．．ｒ．＾１？＇‘产＇．：．ｆ■Ｉ．＇．—．．？，．三—＇化，．巧可窗；学科义称：计算机应用技术作者：侣洁指导老师：冯錢教授西北大学学位评定委员会二〇—六年六月乂ｅＥｓ村ｍａ村ｏｎＡｌｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＦａｃｉａｌ

2、ｇｇＩｍａｅｓｇＡ化ｅｓｉｓｓｕｂｍｉｔｅｄ化ＮｏｒｔｈｗｅｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｉｎａｒｔｉａｌｆｕｌｆｉｌｌｍｅｎｔｏｆｔｈｅｒｅｕｉｒｅｍｅｎｔｓｐｑｆｏｒｔｈｅｄｅｒｅｅｏｆＭａｓｔｅｒｇｉｎＣｏｍｕｔｅｒＡｌｉｅｄＴｅｃｈｎｏｌｏｐｐｐｇｙＢｙＳｉＪｉｅＳｕｅｒｖｉｓｏｒ：ＦｅｎＪｕｎＰｒｏｆｅｓｓｏｒｐｇＪｕｎｅ２０１６西北大学学位论文知识产权声明书本人完全了解西北大学关于收集、保存、使用学位论文的规定。学校有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件

3、和电子版。本人允许论文被查阅和借阅。本人授权西北大学可Ｗ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Ｗ采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所等机构将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》或其它相关数据库。保密论文待解密后适用本声明。学位论文作者签名：：似指导教师镶名６１６如Ｉ么６１６年月中日年月作日西北大学学位论文独劍性齊明本人声明：所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加标注和致谢的地方外，本论文不

4、包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获一得西北大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我同工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谢意。学位论文作者签名：藻２。１＆年＆月Ｉ日千＾摘要一作为人的种生物属性，人脸蕴含了很多重要的个体信息，比如性别、年龄、种族等。近几年来，关于人脸图像的年龄估计问题也越来越受到研究者的重视，成一为计算机视觉的新兴课题之。本文围绕人脸图像展开年龄估计方法的研究，重点是年龄特征的提取和年龄估计算法的研究。通过人脸图像的预处理、年龄特征提取

5、和分类估计等步骤：，完成了完整的年龄估计任务，具体工作包括下面几个方面（１）面向年龄估计的人脸图像预处理研究一一针对人脸年龄数据库中图像来源不，在头部姿态、光照等方面存在不统等问题，在进行年龄化计工作之前，需要对输入图像做预处理。本文为了使年龄估计的效果更好，采用人脸定位的方法锁定感兴趣的人脸区域，使用图像增强的方法将一化到统一尺寸人脸细节部位突显出来，并将所有样本归。（２）面向年龄估计的人脸图像特征提取针对人脸年龄信息的表泣问题，考虑到将人脸的形状特征和纹理特征融合更能描述人脸的年龄信息一，本文利用典型相关分析思想，提

6、出了种在特征层进行融合的人脸年龄估计方法二一人脸样本的。即先利用主动表观模型及局部值模式抽取同两组特征向量（形状特征和纹理特征），构建出表示两组特征向量之间相关性的判别准则函数，再根据此西数求得两组典型投影向量集，最后通过给定的特征誕合策略抽取组合的典型相关判别特征（ＣＣＤＦ），作为描述人脸年龄的特征，对于人脸年龄的变化，从形状和纹理两方面提供了相互有益的补充。（３）基于超限学习机的年龄估计方法研究、针对年龄估计模型的建立，传统方法存在参数无法解决模型训练时间长等问题，而超限学习机方法能够很好的避免逸些困难。本文首次采用超

7、限学习机的方法来建立年龄估计模型，利用其学习速度快，泛化性能好，参数可Ｗ直接确定的优点，先估计出样本的大致年龄，结合层次化思想，建立年龄估计的二类的分类器段，再利用ＥＬＭ回归分别在各自类别中做回归，实现结合人脸图像形状、纹理等特征的泛化能力较强的分类器。，进行年龄的判断估计，得到具体估计值实验结果证明了本文提出的年龄特征提取方法和年龄估计方法，最终所取得的平均绝对误差在５岁之内，年龄估计的结果更准确。关键词：年龄估计，典型相关分析，特征融合，超限学习机ＩＡＢＳＴＲＡＣＴＡＢＳＴＲＡＣＴＴｈｅｆａｃｉａｌｉｍ

8、ａｇｅｃｏｎｔａｉｎｓｍａｎｙｉｍｐｏｒｔａｎｔｐｅｒｓｏｎａｌｉｎｆ