基于AAM的人脸图像年龄组分类研究

摘要：

针对随年龄的增长人脸图像年龄组分类准确率下降的问题，提出一种有效提高准确率和分类速度的年龄组分类方法。该方法结合主成分分析(PCA)和局部保持投影(LPP)建立主动外观模型(AAM)，并对人脸图像进行特征点提取；在反向组合算法的基础上添加全局几何变换，增强 AAM的表征能力，对输入人脸图像进行匹配；并利用支持向量机回归算法(SVR)对人脸图像进行年龄组分类。实验结果表明，该方法的年龄组分类准确率由79%提高到84%，分类耗时明显改善，且该方法更适用于亚洲人脸图像。

关键词：主成分分析、局部保持投影、主动外观模型、反向组合算法、支持向量机回归

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61262074,61162008,61163059;广西自然科学基金2012GXNSFCA053009;广西高校优秀人才资助计划桂教人201065;广西可信软件重点实验室开放基金kx201101

在线出版日期：2015-02-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：474-478