人脸年龄估计技术：ASM-AAM联合建模与支持向量机方法

"人脸年龄估计技术的研究" 在人脸图像处理的广阔领域中，人脸年龄估计是一项至关重要的任务，它不仅涉及基础的科学探索，也具有广泛的实际应用价值。随着技术的发展，尽管在人脸年龄变化的研究上取得了显著的进步，但这一领域的深入理解仍然有待提升。高兴在其硕士论文中，以"人脸年龄估计技术的研究"为主题，基于国内外的已有研究成果，进行了创新性的探索，并取得了良好的效果。 论文的主要贡献可以概括为以下几点： 1. 提出了ASM（Active Shape Model）与AAM（Active Appearance Model）联合建模的方法。这种方法结合了ASM对局部纹理信息的精确定位优势，以及AAM对形状特征点内部纹理特征的有效提取能力，从而提高了人脸特征的识别精度。 2. 在特征提取环节，论文引入了双模型年龄特征提取策略。根据测试图像的年龄范围，选择合适的模型进行特征提取，确保了特征的准确性，为后续的特征库构建奠定了坚实基础。 3. 在年龄判断阶段，论文采用了支持向量机（Support Vector Machine, SVM）作为分类器。将人脸年龄划分为10个年龄段，如20-25、25-30等，针对每个年龄段训练一组SVC分类器，实现了高效的年龄识别。 4. 论文还开发了一套基于VC++6.0的人脸年龄估计系统，涵盖了图像预处理、人脸检测、人脸建模、模型匹配、特征参数提取、SVM训练和年龄分类识别等一系列功能，形成了一套完整的解决方案。 关键词：人脸识别、年龄估计、主动形状模型、主动外观模型、主动轮廓模型、主成分分析、支持向量机。 这篇硕士论文的工作不仅深化了对人脸年龄变化的理解，而且为实际应用提供了理论和技术支持，对人脸处理领域的发展具有积极的推动作用。