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摘要 人脸年龄估计是以人脸图片提取的图像特征为基础,用模式识别的相关模型和技术进行处理分析,自动判定人脸年龄的计算机视觉技术。通常情况下,人脸图像的特征维度过高,需要进行降维处理。主成分分析(PCA)是一种人脸年龄估计中常用的降维方法;但是作为无监督方法,PCA未考虑人脸的年龄信息,提取的主成分解释能力不足。针对这一问题,基于有监督的偏最小二乘(PLS)的降维方法可以提取出解释能力更好的低维空间。基于PLS的人脸年龄估计方法首先使用主动外观模型(AAM)进行特征提取,再采用PLS进行降维处理,最后通过支持向量回归(SVR)进行年龄估计。实验结果表明:基于PLS降维的年龄估计方法具有比基于PCA降维的方法更好的性能,在FG-NET人脸图像库上的年龄平均估计误差更小。
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| 关键词 ：
偏最小二乘,
年龄估计,
人脸图像,
主成分分析,
支持向量回归
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| 基金资助:国家自然科学基金资助项目(61463033,61402217)； 江西省杰出青年人才资助计划资助项目(20171BCB23013)； 江西省自然科学基金资助项目(20151BAB207028)； |
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