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典型相关分析融合LBP和HOG特征的人脸年龄估计
  • ISSN号:1000-582X
  • 期刊名称:重庆大学学报
  • 时间:2014
  • 页码:52-57+87
  • 分类:TN911.73[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]重庆邮电大学计算机科学与技术学院,重庆400065, [2]重庆理工大学计算机科学与工程学院,重庆400054
  • 相关基金:基金项目:重庆市自然科学基金资助项目(CSTC2010BB2399,CSTC2012JJA1549);国家自然科学基金资助项目(61202348)
  • 相关项目:基于主动视觉注意的网络视频感知质量评估方法研究
中文摘要:

通过人脸分析方法估计人类年龄的困难在于人脸外观的变化原因除了年龄变化,还受生活方式及环境等影响。人脸图像在采集时的复杂性造成的光照不均,人脸姿势等,也增加年龄估计难度。目前大多数年龄估计的方法都是预先对人脸图像进行灰度均衡和人脸矫正等预处理,采用外形或纹理信息作为特性的估计方法。提出一种多特征融合的人脸年龄估计方法,采用有较好的光照及旋转不变性的局部二进制模式(LBP)和梯度直方图(HOG)作为人脸年龄变化的特征描述子,用典型相关分析法(CCA)在特征层将LBP和 HOG融合成更具年龄变化鉴别力的特征。然后通过学习得到一个多线性回归函数揭示融合后的特征和年龄之间的关系。实验结果表明该方法在没有人脸矫正等预处理的情况能取得较好效果。

英文摘要:

Estimating human age via facial image analysis is very difficult ,due to the fact that the factors of causing variations in the appearance of the human face include not only the aging ,but also the lifestyle and life environments etc .Both illumination and position of facial image have side-effect on the age estimation . Existing estimation methods consider the shape or texture of facial image to characterize human aging with the preprocessing of the gray-balance and Procrustes analysis .Motivated by the fact that both LBP and HOG information of facial images are robust to control illumination and rotation and can provide complementary information in characterizing human age ,we propose fusing these two sources of information at the feature level by using canonical correlation analysis (CCA) for enhanced facial age estimation .Then , we learn a multiple linear regression function to uncover the relation of the fused features and the ground-truth age values for age prediction .Experimental results are presented to demonstrate the efficacy of the proposed method .

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期刊信息
  • 《重庆大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:重庆大学
  • 主编:王时龙
  • 地址:重庆市沙坪坝正街174号
  • 邮编:400044
  • 邮箱:cdxhz@equ.edu.cn
  • 电话:023-65102302
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-582X
  • 国内统一刊号:ISSN:50-1044/N
  • 邮发代号:78-16
  • 获奖情况:
  • 中国高校精品科技期刊,重庆市一级期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:26478