【摘 要】
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人脸年龄估计是利用人脸图像,自动预测年龄值或年龄范围的方法。作为计算机视觉的一个重要研究方向,人脸年龄估计广泛应用于安全监控、智慧商业和娱乐应用和医疗美容等领域。
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人脸年龄估计是利用人脸图像,自动预测年龄值或年龄范围的方法。作为计算机视觉的一个重要研究方向,人脸年龄估计广泛应用于安全监控、智慧商业和娱乐应用和医疗美容等领域。在获取的人脸图像中,各个年龄段的样本分布有时存在不均衡的问题。此外,由于年龄变化,以及光照、姿态等因素的影响,对于同一个体,人脸图像的外观会有很大的变化,如何提高人脸年龄估计的精度,是一件比较困难的工作。因此,本文对以下两个方面展开了研究。(1)提出了一种基于极限学习机(Extreme Learning Machine:ELM)的人脸年龄估计算法。首先,构建一组基于ELM的弱估计器,并通过随机选择特征子空间和变换初始权重矩阵的方式,提高弱估计器的多样性。然后,设计一个基于训练样本分布的加权模型,以获取不同弱估计器的加权系数。最后,对多个弱估计器的估计结果进行集成,以获得最终预测年龄。所提出的方法,有效降低了由于样本分布不均衡对估计精度造成的不利影响。(2)提出了一种基于样本剪辑和标签分布支持向量回归(LabelDistribution Support Vector Regression:LDSVR)的人脸年龄估计算法。首先,建立一个基于预估均方误差的剪辑模型,包括划分、分类、剪辑、混合和迭代五个步骤,剪辑错误和重复的训练样本,以建立新的训练样本空间。然后,对于获取的新的训练样本,利用LDSVR方法进行年龄估计,获得测试样本的年龄分布概率。最后,选择概率最大的估计年龄,作为最终预测年龄。通过样本剪辑策略,所提出的方法,有效的提高了 LDSVR算法的估计精度。本文中所提出的两方面工作,有效降低了样本分布不均衡、不同年龄的人脸图像外观变化较大等不利因素的影响,提高了人脸图像年龄估计的性能。对于多个广泛使用的人脸图像数据,实验结果验证了所提出方法的有效性和可行性。
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