基于人脸图像的性别分类与年龄估计

发布时间：2017-12-17 07:28

  本文关键词：基于人脸图像的性别分类与年龄估计

  更多相关文章： 人脸检测 性别分类 年龄估计 边缘检测 特征提取

【摘要】：人脸是人体中最重要的生物特征,它具有结构复杂,细节变化多等特点,而且人脸也是人体中蕴含信息最丰富的器官。例如人种、年龄、性别,甚至性格、情绪等等信息都可以在人脸上得到反映。目前,人脸检测和识别的研究已经相对成熟,并广泛应用在智能相机人脸检测和基于人脸识别的门禁系统中。但是,机器在检测和识别人脸之后,对人脸上所反映的信息的解读远不成熟。本文受三角范数,相关性投影,Fourier变换及支持向量机SVM在人脸检测及识别中成功应用的启发,提出了对人脸图像进行性别分类和年龄估计的方法。文主要研究内容如下:1.本文首先将图像预处理缩放,经过皮肤分割后,根据高斯混合模型来计算图像中的皮肤像素似然值,并基于图像信息获得的适当的阈值,用阈值从背景中提取了皮肤区域。然后,基于万有引力的思想,将三角范数替换积运算引入到边缘检测算法中,并计算边缘像素所产生的引力。最后,对其进行向量标准化,并建立一个能表示每个位置其分配隶属度的边缘模糊集,经过优化亮度依赖,根据计算二值图像的度量对边缘图像进行比较。在FERET数据集上进行了测试,将基于三角范数的引力算法与Canny算子和Sobel算子等传统方法进行比较,实验结果表明提出算法可在性能上要优于传统方法。2.为了提高其检测的性能,提出一种基于监督学习的相关性投影人脸性别分类算法,该方法可应用到不同的脸部分析任务中。该算法首先基于带权PCA算法来降低脸部维度,将脸部特征提取出来;然后,对其进行优化,同时计算相关性投影的误差函数;最后,最小化脸部相关性投影误差函数,计算特征向量的欧式距离,进行人脸性别分类。将提出方法与其它方法进行对比,在FERET数据库上进行了实验。实验证明了该方法的有效性,获得了优于传统方法的识别率。3.本文提出一种基于Fourier-Mellin变换的频域不变性以及时域不变性的特征提取算法。首先,将对图像亮度标准化以改善光照变化。然后,根据分析的Fourier-Mellien变换(AFMT)以及正交Fourier-Mellin矩(OFMM)法不变量的特征,将两种算法混合,进行特征提取。最后,通过最近邻分类器(NNC)和相关性系数法(CCM)进行分类和融合。通过在YALE与ORL人脸数据库上进行了大量的实验,结果表明本文提出方法的性能要优于传统的人脸识别算法。4.在本文中,发现了除了外观信息,面部动态也可以利用在年龄估计。本文提出了一个方法,通过使用一个人的微笑来提取动态特征进行年龄估计。首先,评估所提出的系统的精度,当仅使用面部动态时,或者单独用于每个面部区域,或者在微笑表情上合在一起。本文将这些结果与外观和动力学的组合使用进行比较。然后本文使用组合特征来测试性别和表达自发性对系统的准确性的影响。最后,计算外观特征IEF,GEF,BIF和LBP,通过实验复杂度评价年龄估计结果。通过在FERET人脸数据库上进行了实验,结果表明本文提出方法的性能要优于传统的算法。
【学位授予单位】：哈尔滨理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1299283