基于人脸图像的年龄估计

摘要：

年龄是人固有的生物特征,随着年龄的变化,人脸特征也不断变化.近年来基于人脸图像的年龄估计方法的研究不断深入.基于人脸图像的年龄估计主要有两个阶段:特征提取和估计方法.针对以上两个阶段,分别提出相应的方法.在特征提取方面,为了更好地描述年龄变化,特别是针对未成年人,引入了方向梯度直方图(Histogram ofOriented Gradient,HOG)特征,并将其与局部二元模式(Local Binary Pattern,LBP)特征进行融合;在估计方法方面,提出了软双层估计模型,其采用由粗到细的策略.首先,在第一层将人脸分成“未成年人”与“成年人”两类;然后,在第二层通过在两类的边界设置重叠区域,分别对其建立年龄估计模型,以对第一层的错误分类进行补救.通过实验发现,融合的特征具有更强的年龄判别性,同时,软双层模型也进一步提高了年龄估计的准确度.

关键词：年龄估计、特征融合、软双层模型

所属期刊栏目：42

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：教育部新世纪优秀人才计划NCET-11-0213;国家自然科学基金61273257,61321491,61035003;江苏省六大人才高峰项目2013-XXRJ-018

在线出版日期：2015-07-06（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：32-36