基于优选局域二值模式和加权SVM回归的人脸图像年龄估计方法

"人脸图像年龄估计" 人脸图像年龄估计是计算机视觉和模式识别领域中的一个重要问题。随着年龄的增长，人脸图像中的年龄特征也在不断变化，导致人脸识别率急剧下降。为了解决这个问题，提出了一种基于优选局域二值模式与加权支持向量机回归相结合的年龄估计方法。 该方法首先对人脸图像进行分块，提取出各分块的LBP直方图，然后采用神经网络贡献分析法计算出各个特征的贡献值，筛选掉贡献较小的特征并对筛选后的特征赋予相应的权值。最后使用加权SVM回归训练得到年龄函数估算出目标图像的年龄。 在年龄函数的建立中，需要确定年龄函数的结构和参数。年龄函数可以表示为多项式形式的函数，例如t口一foff+∑’．，j(6‘)．，其中6‘是特征向量6的i次方，每个元素分别进行i次方；’．，i是权向量；c。H是需要的偏移量；是为年龄函数的阶数。 在训练年龄函数时，需要确定权重和偏移量，即最小化训练图像的实际年龄和年龄函数式估计得到的年龄之间的误差。可以采用均方误差最小的准则，即最小二乘方法，计算需要的参数。 在年龄估计中，可以使用全局年龄函数或基于老化方式分类的加权年龄函数。全局年龄函数是对所有的训练样本采用同一个年龄估计函数进行年龄估计的方法。基于老化方式分类的加权年龄函数是将训练集中的图像按变老方式分类，为每个类别分别训练不同的年龄函数，最后使用加权和的方法估计出目标图像的年龄。 实验结果表明，该方法可以较为准确快速地对人脸图像进行年龄估计。这项技术在人脸识别、图像检索、人机交互等领域都具有广泛的应用前景。 在人脸图像年龄估计中，LBP直方图是一种常用的特征提取方法。LBP直方图可以捕捉到人脸图像中的局部纹理信息，并且具有旋转不变性和灰度不变性等优点。但是，LBP直方图也存在一些缺陷，例如对噪声敏感、计算复杂度高等。 神经网络贡献分析法是一种常用的特征选择方法。该方法可以计算出各个特征的贡献值，筛选掉贡献较小的特征，并对筛选后的特征赋予相应的权值。神经网络贡献分析法可以有效地提高年龄估计的准确性。 加权SVM回归是一种常用的机器学习算法。该算法可以用于解决回归问题，例如年龄估计问题。加权SVM回归可以对不同的特征赋予相应的权值，从而提高年龄估计的准确性。 基于老化方式分类的加权年龄函数是一种常用的年龄估计方法。该方法可以将训练集中的图像按变老方式分类，为每个类别分别训练不同的年龄函数，最后使用加权和的方法估计出目标图像的年龄。基于老化方式分类的加权年龄函数可以有效地提高年龄估计的准确性。 人脸图像年龄估计是计算机视觉和模式识别领域中的一个重要问题。通过使用优选局域二值模式与加权支持向量机回归相结合的方法，可以较为准确快速地对人脸图像进行年龄估计。这项技术在人脸识别、图像检索、人机交互等领域都具有广泛的应用前景。