基于年龄段参考编码框架的年龄估计开题报告

2021-12-12 14:14:03

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

目的：

（1）通过完成毕业设计，熟练掌握c 和matlab编程语言，了解数字图像处理，计算机视觉与模式识别的典型算法，能够完成识别任务中的特征提取和分类工作。

（2）对给定包含人脸的图片估计出其年龄大小

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2. 研究的基本内容

本文提出了一个年龄估计的新方法——基于年龄段参考编码框架（age groups reference coding，agrc）的年龄估计。

本文利用联合级联人脸检测与配准算法（joint cascade face detection and alignment，jda）进行人脸检测，检测出人脸并得到5个特征点，在这5个特征点的基础上利用时空级联形状回归的人脸形状跟踪算法（spatio-temporal cascade shape regression，stcsr），进行人脸配准，并提取出27个特征点，在所得关键点周围利用用hd-lbp算法提取特征，并用主成分分析对特征进行降维，在carc框架的基础上提出agrc框架，该框架用于从降维的特征中提取出青年、中年、老年三个特征，并使得每个特征内部的特征差异尽可能减小，特征与特征之间的差异趋于明显，提高年龄识别的准确率。

最后使用线性支持向量机（linear support vector machine，linsvm）根据agrc框架下提取的三个阶段的年龄特征估计人脸图片的年龄。

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3. 实施方案、进度安排及预期效果

实行方案：

该目标识别系统环境windows 10（64位），开发环境是visual studio 2015，matlab2015，opencv3,liblinear 1.51，整个程序用c 和matlab完成系统架构与算法的设计实现。

实行进度：

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4. 参考文献

[1]Jain A.K., Hong L.,Pankanti S. Biometric: Promising Frontiers for Emerging Identification Market[J].Communications of ACM,2:91-98, 2002.

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