[发明专利]一种亚裔人脸的年龄特征模型生成方法及年龄估计方法

摘要

本发明提供了一种亚裔人脸的年龄特征模型的生成方法，所述方法包括：步骤S1)提取训练集中每张人脸图片的纹差特征图，得到每张人脸图片的原始特征向量；步骤S2)确定原始特征向量的降维维度，基于主成分分析法对每张训练图片的原始特征向量进行降维，得到降维后的特征向量；步骤S3)基于支持向量机回归算法对降维后的特征向量进行训练生成年龄特征模型；此外，基于上述方法生成的年龄特征模型，本发明还提供了一种亚裔人脸的年龄估计方法。本发明提出的年龄特征模型基于人脸重要器官区域和人脸皱纹区域提取特征，确保特征中包含有足够的对年龄估计敏感的信息；通过本发明的年龄估计方法可得到更精确的年龄估计值，满足实际应用场景需要。

主权项

1.一种亚裔人脸的年龄特征模型的生成方法，所述方法包括：步骤S1)提取训练集中每张人脸图片的纹差特征图，从而得到每张人脸图片的原始特征向量F(zi)；步骤S2)确定原始特征向量F(zi)的降维维度，基于主成分分析法对第i张训练图片的原始特征向量F(zi)进行降维，得到降维后的特征向量FD(zi)；步骤S3)基于支持向量机回归算法对降维后的特征向量FD(zi)进行训练生成年龄特征模型；所述步骤S1)具体包括：步骤S1‑1)对人脸图片进行预处理，得到60×60像素大小的原始人脸图像；步骤S1‑2)基于局部二值模式算子对步骤S1‑1)得到的原始人脸图像进行编码计算，得到局部二值模式编码图像；步骤S1‑3)分别对原始人脸图像和局部二值模式编码图像进行Gabor小波变换，得到两组Gabor响应图像簇；步骤S1‑4)对两组Gabor响应图像簇中图像作图像差分运算，得到差分图像簇{DOT(zi)}；步骤S1‑5)对差分图像簇中的图像进行尺度缩减操作，得到图像数量减半的新的差分图像簇{DOT′(zi)}；步骤S1‑6)对新的差分图像簇{DOT′(zi)}中的图像进行最大池化操作，得到纹差特征图FM(zi)；步骤S1‑7)将步骤S1‑6)得到的纹差特征图FM(zi)由二维图结构的形式转化为向量的形式，再对向量进行归一化，得到每一张训练图片的原始特征向量F(zi)。