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基于性别分组的年龄预测技术研究

作　者: 杜丹
导　师: 张建明
学　校: 江苏大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 人脸识别 Gabor小波 主动形状模型 支持向量机
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 53次
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内容摘要


人脸识别已成为图像分析和理解中最成功的应用之一,其在安全监控、存取控制、人工智能、人机交互等方面得到了广泛应用。但由于年龄变化会引起人脸形状和纹理上的变化,并且对于不同性别的人,其变化规律也不同,从而导致人脸识别率的下降。为解决这一问题,本文在国内外现有人脸识别技术基础上,从性别识别和年龄预测两个方面着手,提出一种加入性别分类的年龄预测算法来实现人脸年龄的准确估计,并设计相应的原型系统。本文的工作主要包括：(1)采用Gabor小波与KLDA相结合进行人脸特征提取。通过对现有特征提取方法的研究和分析,本文采用Gabor小波提取出有利于性别分组的关键特征,然后利用KLDA对Gabor特征进行二次特征提取,得到类间散度最大、类内散度最小的特征向量。该方法能提取出适合性别分组的特征,有利于提高人脸性别分类的准确率。(2)提出基于SVM组合-模糊KNN人脸性别识别方法。针对标准支持向量机在二分问题中超平面附近存在的不足,提出结合SVM组合与模糊KNN的性别识别算法。该算法用少量已知性别样本自动确定SVM组合与模糊KNN的最优分类阈值,并计算待识别样本和支持向量机所确定的超平面的距离,通过距离与阈值的比较进行性别识别。(3)提出基于性别分组的年龄预测方法。通过ASM-AAM联合建模,首先利用ASM比较精确地定位出人脸形状特征,然后利用AAM提取出形状特征点内部的纹理特征。考虑到男、女人脸皮肤的老化速度不同,为了克服单一模型特征提取的不准确性,本文构建男女双模型进行特征提取,从而提高年龄估计的准确率。(4)采用面向对象思想设计并开发基于性别分组的年龄估计原型系统。该系统由图像预处理、特征提取、性别分类识别,年龄预测四个功能模块组成,基本实现针对不同性别训练图像与测试图像的较准确的年龄段估计。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-8
第一章 绪论  8-14
  1.1 课题研究背景及意义  8-9
    1.1.1 研究背景  8
    1.1.2 研究意义  8-9
  1.2 国内外研究现状  9-12
  1.3 本文主要研究内容  12-13
  1.4 论文的结构  13-14
第二章 人脸图像预处理  14-20
  2.1 人脸库的选取  14
  2.2 人脸图像预处理  14-19
    2.2.1 人脸图像灰度归一化  14-15
    2.2.2 人脸图像旋转调整  15-16
    2.2.3 人脸姿态归一化  16-17
    2.2.4 人脸图像尺度归一化  17-18
    2.2.5 人脸图像噪声滤波  18-19
  2.3 小结  19-20
第三章 基于Gabor小波与KLDA相结合的特征提取  20-28
  3.1 Gabor小波  20-21
  3.2 KLDA算法  21-23
  3.3 基于Gabor小波与KLDA相结合的特征提取  23-26
    3.3.1 Gabor小波的特征提取  24-25
    3.3.2 Gabor特征的核线性鉴别分析  25-26
  3.4 实验结果及分析  26-27
  3.5 小结  27-28
第四章 SVM组合与模糊KNN结合的性别识别  28-41
  4.1 SVM组合算法  28-33
    4.1.1 SVM原理  28-29
    4.1.2 双重加权SVM  29-30
    4.1.3 近似SVM  30-31
    4.1.4 SVM组合算法  31-33
  4.2 模糊KNN算法分析  33-36
    4.2.1 KNN算法决策规则  33-34
    4.2.2 KNN算法优缺点  34-35
    4.2.3 模糊KNN算法(FKNN)  35-36
  4.3 SVM组合-模糊KNN的性别分类算法  36-39
    4.3.1 算法结合原理与分析  36-38
    4.3.2 算法参数设置  38-39
  4.4 实验结果与分析  39-40
  4.4 小结  40-41
第五章 基于性别分组的年龄预测技术  41-57
  5.1 ASM-AAM形状纹理联合定位  41-52
    5.1.1 ASM形状模型建立  41-46
    5.1.2 AAM纹理模型建立  46-50
    5.1.3 形状与纹理联合定位  50-52
  5.2 双模型年龄特征提取  52-53
    5.2.1 年龄特征提取  52-53
    5.2.2 双模型年龄特征提取  53
  5.3 基于支持向量机系统的人脸图像年龄估计  53-54
  5.4 实验结果与分析  54-56
  5.5 小结  56-57
第六章 原型系统的设计与实现  57-68
  6.1 概述  57-58
  6.2 核心类的设计与实现  58-64
    6.2.1 位图类的设计  58-60
    6.2.2 矩阵类的设计  60-62
    6.2.3 Gabor小波类的设计  62-63
    6.2.4 支持向量机类的设计  63-64
  6.3 原型系统实现  64-67
  6.4 小结  67-68
第七章 总结与展望  68-70
  7.1 总结  68-69
  7.2 展望  69-70
参考文献  70-74
致谢  74-75
发表论文  75

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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