基于2D-PCA的有年齡變化的人臉識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、人臉識(shí)別技術(shù)是人工智能領(lǐng)域里非常熱門的研究方向，從上世紀(jì)60年代到現(xiàn)在人臉識(shí)別技術(shù)發(fā)展過(guò)程中遇到過(guò)許多難題，有年齡變化的人臉識(shí)別就是其中之一。在有年齡變化的人臉識(shí)別過(guò)程中，由于人臉的可塑性非常強(qiáng)，隨著年齡變化人臉會(huì)發(fā)生一系列的變化，比如皺紋，臉部肌肉松弛等，而臉部衰老的模式都是不確定的，因此并沒(méi)有一個(gè)有效的函數(shù)能夠?qū)λダ线^(guò)程進(jìn)行一個(gè)準(zhǔn)確的描述，因此有年齡變化的人臉識(shí)別技術(shù)的一個(gè)難點(diǎn)是如何建立一個(gè)有效的衰老模型。在沒(méi)有準(zhǔn)確的衰老模型參照的

2、情況下，本文從降低程序運(yùn)行的時(shí)間復(fù)雜度的角度對(duì)有年齡變化的人臉識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了研究。
　　本文主要研究的內(nèi)容有兩個(gè)，第一，基于FG-NET數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行了年齡估計(jì)方法研究，并首次采用了2D-PCA方法進(jìn)行降維處理，并和傳統(tǒng)的PCA方法進(jìn)行了性能對(duì)比；第二，同樣采用了2D-PCA方法基于MORPH數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行了人臉識(shí)別方法研究，并且和PCA方法進(jìn)行了性能對(duì)比。
　　本文的主要工作有：
　?。?）深入研究了2D-PCA方法，普通P

3、CA方法需要將二維的人臉圖像矩陣轉(zhuǎn)化成一維的圖像向量，在轉(zhuǎn)化為一維之后由于維數(shù)過(guò)大導(dǎo)致計(jì)算量大幅攀升，進(jìn)而使得程序運(yùn)行時(shí)間大大增加，而采用2D-PCA的方法只需要直接讀取二維圖像信息，從而避免了繁雜的計(jì)算過(guò)程，本文提出將2D-PCA方法分別引入到基于年齡老化數(shù)據(jù)庫(kù)的年齡估計(jì)和人臉識(shí)別研究中，并取得了不錯(cuò)的效果。
　?。?）傳統(tǒng)的年齡估計(jì)方法在讀取圖像信息上往往采用的是PCA方法進(jìn)行降維處理，采用標(biāo)定點(diǎn)方法雖然效果十分優(yōu)秀，但是由于

4、標(biāo)定點(diǎn)方法需要手工標(biāo)定特征點(diǎn)，進(jìn)而需要消耗大量的時(shí)間，本文提出基于2D-PCA方法在FG-NET數(shù)據(jù)庫(kù)上的年齡估計(jì)仿真實(shí)驗(yàn)，分別采用2D-PCA、PCA以及標(biāo)定點(diǎn)的方法進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)，其中標(biāo)定點(diǎn)方法所采用的圖片每張都包含68個(gè)標(biāo)定點(diǎn)，三種方法在Matlab仿真環(huán)境下運(yùn)行的時(shí)間復(fù)雜度上進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)。
　?。?）基于MORPH數(shù)據(jù)庫(kù)使用MatlabGUI開發(fā)了有年齡變化的人臉識(shí)別系統(tǒng)，在年齡老化數(shù)據(jù)庫(kù)識(shí)別率低下的情況下，本文提出將2