基于深度学习的年龄估计

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1、基于深度学习的年龄估计作者姓名孟晓东指导教师姓名、职称王义峰副教授申请学位类别工学硕士学校代码10701学号1403121712分类号TP3密级公开西安电子科技大学硕士学位论文基于深度学习的年龄估计作者姓名：孟晓东一级学科：计算机科学与技术二级学科：计算机应用技术学位类别：工学硕士指导教师姓名、职称：王义峰副教授学院：计算机学院提交日期：2017年4月AgeEstimationBasedonDeepLearningAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsfort

2、hedegreeofMasterinComputerApplicationTechnologyByMengXiaodongSupervisor:WangYifengTitle:AssociateProfessorApril2017西安电子科技大学学位论文独创性（或创新性）声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，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中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技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

3、作的同事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。学位论文若有不实之处，本人承担一切法律责任。本人签名：日期：西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅、借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，结合学位论文研究成果完成的论文、发明专利等成果，署名单位为西安电子科技大学。保密的学位论文在年解密后适用本授权书。本人签名：导师签名：日

4、期：日期：摘要摘要年龄是人的重要特征，决定了人的一些行为，如喜好、需求、认知水平、行为能力等。基于人脸图像的年龄估计是指利用计算机技术研究人脸图像随年龄变化的规律，通过建模使计算机能够根据人脸图像的视觉特征判断出人的具体年龄或所属的年龄范围，从而实现非接触式的年龄估计。基于人脸图像的年龄估计在基于年龄的人机交互、信息推送服务、人脸图像检索与过滤、公共信息采集与公共安全、计算机视觉等系统中有重要应用，对提高人脸识别精度、缩小人脸图像搜索范围等都具有积极意义。但由于人的成长和衰老过程非常复杂，受多种因素影响，而且个体差异很大，因此基于人脸图像的年龄估计是计算机视觉、

5、模式识别和人工智能领域一项困难而又重要的研究工作。本文对当前国内外人脸图像年龄估计的研究现状进行了综合论述，在分析传统的年龄估计方法的优点和局限性基础上，提出了一种将卷积神经网络（CNN,ConvolutionNeuralNetwork）与支持向量回归（SVR,SupportVectorRegression）结合的人脸图像年龄估计方法。该方法首先利用人脸图像样本训练CNN，然后用CNN进行年龄段分类和年龄特征提取，再用PCA对提取的年龄特征进行降维，最后利用SVR对每个年龄段的人脸图像进行年龄估计。具体工作如下：1.分析了基于人脸图像的年龄估计技术的研究现状，提

6、出了一种将CNN与SVR结合的人脸图像年龄估计方法。2.论述了人脸检测方法，利用Viola-Jones算法进行了人脸区域提取和图像预处理。3.阐述了人工神经网络和卷积神经网络，实现了利用卷积神经网络进行人脸图像的年龄段分类和人脸特征的自动提取。4.实现了利用PCA（PrincipalComponentAnalysis）对年龄特征进行降维和利用SVR进行年龄估计。详细分析了不同CNN结构、PCA参数和SVR参数对年龄估计结果的影响。将本文的年龄估计方法与传统年龄估计方法在MORPHII人脸图像库上的实验结果进行了比较。关键词：年龄估计，深度学习，卷积神经网络，支持

7、向量回归I西安电子科技大学硕士学位论文IIABSTRACTABSTRACTAgeisanimportantfeatureofpeople.Itdeterminesthebehaviorofpeoplesuchaspreferences,needs,cognitivelevelandbehavioralability.Theageestimationbasedonfaceimagereferstotheuseofcomputertechnologytostudythelawoffaceimagewithagechanging.Bymodeling,thecompu

8、tercanjudget