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新虢鼬签名:李孽杏簪日期:凼,:≥海甤,。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得西南科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人完全了解西南科技大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留学位论文的复印件,允许该论文被查阅和借阅;学校可以公布该论文的全部或部分内容,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。C艿难宦畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯娑签名:‘\
摘要西南科技大学硕士研究生学位论文第性别识别和年龄估计因其在身份认证、人机接口、视频检索以及机器人视觉中存在潜在的应用,成为当前计算机视觉和模式识别领域中的研究课题之一,备受关注。但由于性别差异和年龄变化引起人脸形状和纹理上的变化,导致年龄估计准确率严重下降。为了解决这个问题,本文在国内外现有的性别识别技术和年龄变化研究的基础上,提出了加入性别识别和混合特征及分层分类器的人脸年龄估计算法。本文的工作主要包括:芯苛巳肆承员鹗侗鸬奶卣魈崛『头掷喾椒ǎ缇植慷颇J椒椒⑸窬绶椒ā方法,以及直接把人脸图像的狄度值作为特征的性别识别方法。使用支持向量机掷嗥鳎ü笛槎种常用的特征提取方法进行比较研究,并在植煌撕陆斜冉涎芯俊J笛在一个由—、⑼鲜占褪笛槭易孕胁杉餐成的,包含,湃肆车氖菘馍媳判小岢鲆恢只诰植刻卣骱腿ň痔卣魅诤系娜肆趁娌啃畔⒌奶崛》椒ǎ即主动外观模型、皱纹特征、皮肤特征,来提高年龄估计的准确率。针对因性别差异在人脸年龄特征表现上引起的差异,先进行自动性别识别来消除因性别差异带来的影响。主动外观模型作为全局特征;局部特征中,皱纹特征的提取采用瞬ㄆ鳎し籼卣鞯奶崛〔捎镁植慷颇J椒椒,能够提取详细的皮肤纹理。岢鲆恢只谥С窒蛄炕和支持向量回归机岷系姆层分类器,将融合后形成的特征作为新的特征向量,通过云浣心龄组分类,最后利用兰瞥鲎既返哪炅洹Mü笛橹っ鳎梅椒ň哂幸定的有效性和合理性。关键词:性别识别年龄估计混合特征分层分类器局部二进制模式方法
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目录人脸性别识别的研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·人脸年龄估计的研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基于人体测量学的年龄估计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.谌肆衬P秃湍炅浜哪炅涔兰啤人脸特征的提取和分类⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一论文组织⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯”.畚哪谌莅才拧人脸图像预处理及人脸检测与特征点定位⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯人脸图像预处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯”⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯西南科技大学硕士研究生学位论文第页绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一研究背景与意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯”研究内容和创新工作⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·人脸图像滤波去噪⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯“.肆惩枷竦募舨谩人脸检测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基于学习的人脸检测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯实验结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯局部特征的提取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.
基于支持向量机的分类方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一主动外观模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯皮肤特征提取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯实验结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·人脸数据库⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯实验设置⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯攻读硕士学位期间