人臉性別判別與年齡估計關鍵技術研究.pdf

1、近些年，人臉識別技術已成為了模式識別領域中的一個熱點，其試圖賦予計算機根據(jù)人物面孔去辨別其身份的能力，該研究具有重要的理論價值和廣闊的應用前景。人臉是人類最重要的生物特征之一，它包含了很多重要的信息，如身份，性別，年齡，表情，種族等等。其中人的統(tǒng)計特征性別與年齡又對身份的辨別存在著重要的參考價值，并且在人機交互，機器人視覺以及商業(yè)智能中存在著許多潛在的應用。但在非可控條件下，由于人臉上的表情，光照，姿態(tài)以及拍攝環(huán)境等多方面的作用又極大的

2、影響了算法的識別率，因此對實時人臉性別判別與年齡估計算法的研究可以說是一個非常具有挑戰(zhàn)意義的課題。
　　本文將從基于人臉的性別判別與年齡估計兩個方面分別進行探討與研究，其主要包括:人臉圖像預處理（圖像歸一化與直方圖均衡化），生物特征提取，特征選擇，特征降維，流形學習，模式分類與回歸，并最終通過對性別問題進行弱分類器集成形成魯棒的強分類器來完成性別分類和對年齡問題進行基于回歸結果的局部調(diào)整來提升其估計正確率。最后我們在基于本文理論研

3、究的基礎上實現(xiàn)了一套全自動人臉性別判別與年齡估計系統(tǒng)。本論文的主要研究工作總結如下:
　　1.提出了一種高效的基于人臉的性別判別方法，此方法將集精簡Gabor特征提取，多聚類特征選擇(MCFS)，邊信息線性判別分析(SILD)以及支持向量機(SVM)于一體，其中MCFS用于局部特征選擇，SILD用于實現(xiàn)局部特征降維處理，SVM用于弱分類，最后將若干個弱分類器結合成一個魯棒的強分類器來完成最終的性別判別。
　　2.提出了一種年

4、齡類別相關特性的概念，并使之嵌入到相關成分分析(RCA)和正交局部保持投影(OLPP)方法中來生成更具判別性的流形數(shù)據(jù)。在得到魯棒的流形特征子空間后，為了更加精確的預測年齡，我們設計了一種新穎的基于回歸結果并充分利用少許訓練數(shù)據(jù)進行局部調(diào)整來提高精度的年齡估計算法，即相對屬性局部調(diào)整(LARA)來完成最終的年齡預測。
　　3.實現(xiàn)了一套全自動人臉性別判別與年齡估計系統(tǒng)。性別判別與年齡估計兩者共用于人臉檢測，特征點定位以及圖像預處理