科学技术与工程
科學技術與工程
과학기술여공정
SCIENCE TECHNOLOGY AND ENGINEERING
2014年
3期
76-80
,共5页
年龄估计%局部定向模式%信息融合%支持向量回归
年齡估計%跼部定嚮模式%信息融閤%支持嚮量迴歸
년령고계%국부정향모식%신식융합%지지향량회귀
age estimation%local direction pattern%information fusion%support vector regression
人脸年龄自动估计在人机交互中有着非常广阔的应用前景,正吸引着人们的广泛关注.然而,人脸年龄估计仍是一个极具挑战性的问题,为此,提出了一种新的年龄估计方法.首先,采用局部定向模式(LDP)和Gabor小波变换分别提取人脸的全局和局部特征.然后,基于信息融合理论对这两种特征进行融合,并用PCA方法对融合后的特征进行降维,从而获得低维的年龄特征向量.最后,利用支持向量回归(SVR)方法进行年龄估计.在公共的FG-NET年龄数据库上进行了实验,实验结果表明,所提出的方法是有效的.
人臉年齡自動估計在人機交互中有著非常廣闊的應用前景,正吸引著人們的廣汎關註.然而,人臉年齡估計仍是一箇極具挑戰性的問題,為此,提齣瞭一種新的年齡估計方法.首先,採用跼部定嚮模式(LDP)和Gabor小波變換分彆提取人臉的全跼和跼部特徵.然後,基于信息融閤理論對這兩種特徵進行融閤,併用PCA方法對融閤後的特徵進行降維,從而穫得低維的年齡特徵嚮量.最後,利用支持嚮量迴歸(SVR)方法進行年齡估計.在公共的FG-NET年齡數據庫上進行瞭實驗,實驗結果錶明,所提齣的方法是有效的.
인검년령자동고계재인궤교호중유착비상엄활적응용전경,정흡인착인문적엄범관주.연이,인검년령고계잉시일개겁구도전성적문제,위차,제출료일충신적년령고계방법.수선,채용국부정향모식(LDP)화Gabor소파변환분별제취인검적전국화국부특정.연후,기우신식융합이론대저량충특정진행융합,병용PCA방법대융합후적특정진행강유,종이획득저유적년령특정향량.최후,이용지지향량회귀(SVR)방법진행년령고계.재공공적FG-NET년령수거고상진행료실험,실험결과표명,소제출적방법시유효적.
