基于人脸特征的性别判断和年龄估计方法研究-控制科学与工程专业论文.docx

基于人脸特征的性别判断和年龄估计方法研究⑧论文作者签名：指导教师签名：绷7论文评阅人1：匿名评阅人2：匿名评阅人3：匿名评阅人4：匿名答辩委员会主席：周逊盛高工瑞琦信息技术有限公司委员1： 委员2： 委员3：答辩日期：2015年6月19日万方数据Gender Recognition and Age Estimationbased on Facial ImagesAuthor’s signature：一o■o·Supervlsor 7S signature：Thesis reviewer 1：AnonymousThesis reviewer2：AnonymousThesis reviewer3：AnonymousThesis reviewer4：AnonymousChair：X．ZhouSenior EngineerRuiQi info．tech．Co．Ltd Committeemanl：W．HuangResearcherCSE．ZJU Committeeman2：Committeeman3：Date oforal defence：2015年6月19日万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的 研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得堂垒盘堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。靴敝储鹤：试签字日期：≯∥j二年6月行日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解逝婆太堂有关保留、使用学位论文的规定， 有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和 借阅。本人授权逝姿太堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库 进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(必威体育官网网址的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名：导师签名：签字日期：乙叫r年易月cr7日签字日期：易月学位论文作者毕业后去向：工作单位：电话：通讯地址：邮编：万方数据勘误表万方数据致谢时光荏苒，三年的硕士生涯即将接近尾声，值此论文完成之际，谨向培育我的母校、 帮助和教育我的老师、无私奉献的家人以及支持和鼓励我的同学和朋友献上我衷心的感谢。 首先，我要衷心感谢我的导师姜伟教授，感谢三年来姜老师对我的悉心指导和关心。三年前，是姜老师将我带入机器视觉和机器学习这个充满激情和挑战的领域；三年来，是 姜老师在学术上的悉心的指导帮助我克服学习研究中遇到的困难。姜老师是一名治学严谨， 思维敏捷而又和蔼可亲的好老师。无论是在在学术上还是在生活中，姜老师总能在我迷茫 困惑的时候给我醍醐灌顶般的指导，使我不断的成长进步。同时，感谢刘山老师、吴军老师等老师在学业上给我的指导和帮助；感谢黄懿明老师、 丁立仲老师及其他负责行政的老师在生活上给予的关心与帮助；感谢学长魏世恒、尚文勤 及同学卢艺楠、王力、程文华、钱嘉伟、程峰等等在生活和学习中的帮助和关心。最后，我特别感谢我的父母。他们在我多年求学生涯中给我提供各种支持和鼓励，陪 伴我在生活和学习中克服各种困难，勇往直前。方晟 2015年4月III万方数据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。本文受方向梯度直方图(HOG)特征在行人识别中成功应 用的启发，提出了对人脸图像进行性别判断和年龄估计的方法。HOG特征的主要优势在于，它可以通过像素梯度值和梯度方向的分布很好地描述图 像的表象及形状。与其他特征描述算法比较，HOG特征对图像几何和光学形变具有很好的 鲁棒性。同时，HOG特征能够忽略细微变化的干扰，而对图像的总体有很好地表达，这使 得HOG特征能很好的应用在细节变化丰富的人脸图像上。此外HOG特征还有易于理解， 计算效率高等优点。本文在将HOG特征引进性别判断和年龄估计的研究中，主要的创新 工作如下：1．本文受人类视觉系统相关研究的启发，在引进单一尺度HOG特征的基础上，提出 使用多尺度HOG特征融合进行性别判断，结合支持向量机通过实验证明了多尺度 HOG特征的优越性。2．本文从数学上对HOG特征的应用进行了改进，创新性地提出和证明了带权重全局 HOG特征与PCA方法结合使用的优势，并用以进行年龄估计。本文年龄估计实验使 用了分类式估计方法和回归式估计方法，实验证明带权重全局HOG特征在两种方法 中都