特征分类器与优化人脸年龄分类论文
人脸识别论文
中文摘要摘要人脸识别技术属于生物验证的一种，在身份验证领域日益发挥重要作用，具有十分广泛的应用前景。
人脸检测和定位问题是人脸识别技术首先要解决的问题。
人脸检测算法是一个高效的、自动的人脸识别系统中的关键技术之一。
如今人脸检测问题已成为一个热门研究领域，新的算法不断被提出，不过由于人脸的复杂性，目前尚不能找到一个完美的算法。
在不同应用环境下，有不同的算法，本文针对应用于视频中人脸检测问题进行了研究，论文的主要工作如下：本文首先对人脸识别的任务提出了要求并阐述了其难点，结合其实现难度，提出一个能教快速的识别出图片中人脸的基于肤色的人脸检测算法，由于其一般适用性本文使用了RGB色彩空间，本算法将三维RGB空间映射为两维独立分布的空间。
在二维空间下，肤色类聚性好且符合高斯分布，利用人工阈值法将肤色与非肤色区域分开，形成二值图像。
非肤色区域中依然有可能有部分区域颜色与肤色相近，所以阈值分割后的图像依然存有部分假肤色区域，经过形态学处理和限制长宽比之后，可得到人脸区域。
在确定人脸区域后，我们需要在原图上对人脸区域进行标记，这里可通过找到一些关键点，作出矩形框标记人脸区域关键字:人脸识别,肤色检测,色彩空间,高斯分布，人脸检测- I -Abstract（英文摘要）AbstractFace recognition technology is biological validation of an increasingly important role in the field of authentication, a very wide range of applications. Face detection and face recognition technology positioning problem is to be solved first. Face detection algorithm is an efficient, one of the key technologies of automatic face recognition system. Now face detection has become a hot area of research, new algorithms constantly being made, but because of the complexity of the human face, is still unable to find a perfect algorithm. In different environments, there are different algorithms, this paper applies to video Face Detection conducted a study, the main work of this thesis is as follows:This paper proposes a face recognition task requirements and described its difficulties, combined with the difficulty of its implementation, proposes a can teach quickly identify the faces in the pictures Face detection algorithm based on skin color, because of its general applicability as used herein, the RGB color space, thisthree-dimensional RGB space mapping algorithm is a two-dimensional space of independent distribution. In two-dimensional space, color clustering is good and in line with the Gaussian distribution, the use of artificial threshold method to separate color and non-color area, forming a binary image.Non-skin area, there are still some regions may have similar color and skin color, the image thresholding is still there after part false color region, after morphological and restrictions aspect ratio obtained face region.In determining the face region, we need to face in the picture area mark, there may be some of the key points by finding made rectangle marked face regionKeywords: face recognition, color detection, color space, the Gaussian distribution, face detection- II -目录目录摘要 (I)ABSTRACT（英文摘要） (Ⅱ)目录 (Ⅲ)第一章绪论 (1)第二章需求分析 (3)2.1任务概述 (3)2.1.1 人脸识别完成的主要目标 (3)2.2需求规定 (3)2.2.1 对功能的规定 (3)第三章基于肤色检测的人脸识别及实现 (4)3.1人脸肤色建模 (4)3.1.1 色彩空间 (4)3.1.2 图片的修正处理 (5)3.1.3 人脸肤色模型 (5)3.1.4 特征的确定 (13)3.2各功能模块的实现 (14)3.2.1 打开图像模块 (14)3.2.2 脸和头发识别模块 (16)3.2.3 标记模块 (17)3.2.4 特征提取模块 (24)附录 (39)结束语 (63)参考文献 (64)致谢 (65)- III -第一章绪论第一章绪论随着科学技术的进步和社会的发展,对快速、有效辨别人身的需求越来越迫切。
《2024年基于PCA的人脸识别研究》范文
《基于PCA的人脸识别研究》篇一一、引言人脸识别技术已成为现代社会中不可或缺的一部分，其广泛应用于安全监控、身份认证、人机交互等领域。
然而，由于人脸的复杂性以及各种因素的影响，如光照、表情、姿态等，使得人脸识别成为一个具有挑战性的问题。
为了解决这些问题，研究者们提出了一种基于主成分分析（PCA）的人脸识别方法。
本文旨在探讨基于PCA的人脸识别技术的研究，包括其原理、方法、实验结果及未来发展方向。
二、PCA原理及方法PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的统计分析方法，其主要思想是将原始特征空间中的高维数据投影到低维空间中，从而减少数据的冗余性和复杂性。
在人脸识别中，PCA通过将人脸图像的高维特征向量投影到低维空间中，以实现降维和特征提取。
具体而言，PCA方法包括以下步骤：1. 数据预处理：对原始人脸图像进行灰度化、归一化等预处理操作，以便进行后续的降维和特征提取。
2. 构建协方差矩阵：根据预处理后的人脸图像数据，构建协方差矩阵。
3. 计算特征值和特征向量：对协方差矩阵进行特征值分解，得到其特征值和特征向量。
4. 选取主成分：根据特征值的大小选取前k个主成分，构成新的低维空间。
5. 投影与降维：将原始数据投影到新的低维空间中，得到降维后的数据。
三、基于PCA的人脸识别方法基于PCA的人脸识别方法主要包括以下步骤：1. 人脸检测与预处理：通过人脸检测算法从图像中提取出人脸区域，并进行预处理操作，如灰度化、归一化等。
2. 特征提取：利用PCA方法对预处理后的人脸图像进行降维和特征提取。
3. 训练与建模：将提取的特征向量输入到分类器中进行训练和建模，如支持向量机（SVM）、神经网络等。
4. 测试与识别：将待识别的人脸图像进行同样的预处理和特征提取操作后，与训练集中的数据进行比较和匹配，从而实现人脸识别。
四、实验结果与分析本文采用ORL人脸数据库进行实验，对比了基于PCA的人脸识别方法与其他方法的性能。
人脸识别技术的年龄和性别分类算法研究与评估
人脸识别技术的年龄和性别分类算法研究与评估近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，人脸识别技术逐渐成为了一种重要的生物特征识别技术。
其中，年龄和性别分类算法作为人脸识别技术的两个重要分支，受到了广泛的关注和研究。
本文将就人脸识别技术的年龄和性别分类算法进行深入探讨和评估。
首先，我们来了解一下人脸识别技术的基本原理。
人脸识别技术是通过对人脸图像进行特征提取和匹配，来实现对人脸的自动识别和分类。
其中，年龄和性别分类算法是在人脸识别技术的基础上，通过分析人脸图像中的特征，来判断被识别者的年龄和性别。
这一技术在安防、人机交互等领域具有广泛的应用前景。
在年龄和性别分类算法的研究中，研究者们主要采用两种方法：基于特征的方法和基于深度学习的方法。
基于特征的方法主要是通过提取人脸图像中的一些特定特征，如皱纹、眼角弧度等，来判断被识别者的年龄和性别。
这种方法的优点是简单易懂，计算速度较快，但是其准确性和鲁棒性相对较低。
而基于深度学习的方法则是通过构建深度神经网络模型，通过大量的训练数据进行训练，来实现对年龄和性别的准确分类。
这种方法的优点是准确性较高，鲁棒性较强，但是需要大量的训练数据和计算资源。
在评估年龄和性别分类算法的性能时，我们主要关注两个指标：准确率和召回率。
准确率是指分类结果中正确的比例，而召回率则是指分类器能够正确识别的比例。
这两个指标相互影响，我们需要在准确率和召回率之间进行权衡。
在实际应用中，我们可以根据具体的需求，选择适当的分类算法和参数设置，来实现最佳的分类效果。
除了准确率和召回率，我们还需要考虑年龄和性别分类算法的健壮性和隐私保护性。
健壮性是指算法对于光照、姿态、遮挡等因素的鲁棒性，即在复杂环境下仍能保持良好的分类效果。
隐私保护性则是指算法在进行人脸识别时，对个人隐私信息的保护程度。
在实际应用中，我们需要综合考虑这些因素，选择合适的年龄和性别分类算法。
总结起来，人脸识别技术的年龄和性别分类算法是人工智能技术的重要应用之一。
毕业设计论文-人脸识别系统
人脸识别方法的研究目录第一章绪论第一节课题背景一课题的来源------------------------------------------------------------------------------1二人脸识别技术的研究意义------------------------------------------------------------1 第二节人脸识别技术的国内外发展概况---------------------------------------------------3一国外发展概况---------------------- --------------------------------------------------2二国内发展概况---------------------------------------------------------------------------4 第二章系统的需求分析和方案选择---------------------------------------------------------5第一节可行性分析------------------------------------------------------------------------------5 一技术可行性分析------------------------------------------------------------------------5二操作可行性分析------------------------------------------------------------------------5 第二节需求分析---------------------------------------------------------------------------------6 一应用程序的功能需求分析------------------------------------------------------------6二开发环境的需求分析------------------------------------------------------------------7三运行环境的需求分析------------------------------------------------------------------7 第三节预处理方案选择------------------------------------------------------------------------7 一设计方案原则的选择------------------------------------------------------------------7二图像文件格式选择---------------------------------------------------------------------8三开发工具选择---------------------------------------------------------------------------8四算法选择分析---------------------------------------------------------------------------8 第三章系统的概要设计------------------------------------------------------------------------9第一节各模块功能简介------------------------------------------------------------------------9 第四章系统详细设计-------------------------------------------------------------------------14第一节系统整体设计简述-------------------------------------------------------------------14第二节图像处理详细设计-------------------------------------------------------------------14 一位图详细设计-------------------------------------------------------------------------14二图像点处理详细设计----------------------------------------------------------------15（二）光线补偿算法和代码实现----------------------------------------------------------16（三）图像灰度化算法和代码实现-------------------------------------------------------18（四）高斯平滑算法和代码实现----------------------------------------------------------20（五）灰度均衡算法和代码实现----------------------------------------------------------23（六）图像对比度增强算法和代码实现-------------------------------------------------25 第三节编程时的问题解决-------------------------------------------------------------------26 第五章结构设计-------------------------------------------------------------------------------28 第六章测试-------------------------------------------------------------------------------------35 第一节测试方案选择的原则----------------------------------------------------------------35 第二节测试方案-------------------------------------------------------------------------------36 结束语----------------------------------------------------------------------------------------------------------37 致谢参考文献摘要人脸识别因其在安全验证系统、信用卡验证、医学、档案管理、视频会议、人机交互、系统公安(罪犯识别等)等方面的巨大应用前景而越来越成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。
人脸识别系统中的性别和年龄预测算法研究
人脸识别系统中的性别和年龄预测算法研究人脸识别技术作为一种生物特征识别技术，已经在多个领域取得了广泛的应用。
其中，性别和年龄的预测是人脸识别系统中常见的需求之一。
本文将对人脸识别系统中的性别和年龄预测算法进行研究分析，并探讨其应用和发展前景。
一、性别预测算法研究性别预测是人脸识别系统中的一个重要任务。
性别信息在很多领域都有应用价值，比如市场调研、广告推荐、安防监控等。
目前，性别预测算法主要分为两种：传统机器学习算法和深度学习算法。
传统的机器学习算法通常基于特征提取和分类器构建。
特征提取常使用的方法包括LBP（Local Binary Pattern）、HOG（Histogram of Oriented Gradients）等。
分类器可以采用SVM（Support Vector Machine）或者随机森林等。
传统算法的优点是计算速度快，但准确率相对较低。
深度学习算法是近年来人工智能领域的研究热点之一，也在性别预测中展现出良好的表现。
深度学习算法可以通过构建深度神经网络来实现自动特征提取和分类。
目前，深度卷积神经网络（DCNN）是应用最广泛的方法之一，如VGGNet、ResNet等。
深度学习算法的优点是准确率高，但训练和推理的时间成本较高。
二、年龄预测算法研究年龄预测是人脸识别系统中另一个重要的任务。
年龄信息在社交媒体、市场推广、安防监控等领域都有广泛应用。
目前，年龄预测算法主要分为传统方法和深度学习方法。
传统的方法通常基于局部特征、全局特征以及人脸外貌特征等进行分析。
局部特征包括皱纹、眼袋等，全局特征则包含面部轮廓、颜色信息等。
常用的算法包括局部二进制模式（LBP）、主成分分析（PCA）等。
传统方法的优点是计算速度快，但对于复杂的年龄变化以及光照变化等情况，准确率较低。
深度学习方法能够从数据中自动学习特征表示，并通过构建深度神经网络进行年龄预测。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
基于两级分类器串行的人脸识别
（．Ｓｈ ｏ ｏ Ｃ ｍｐ ｔ ，Ｚ ａｑｎ ｎｖｒｉ ，Ｚ ａ ｑ ｇ５ ６ ６ ，Ｃ ｉａ ． ｃ ｏ ｌ ｆ ｏ ｐ ｔ ｃ ｎｅ ｕ ｎ ｄ ｎ １ ｃｏ ｌ ｆ ｏ ｕｅ ｒ ｈｏ ｉｇ ｉｅｓｙ ｈ ｏ ｉ ２ ０ １ ｈｎ ；２ Ｓ ｈ ｏ ｏ Ｃ ｍ ｕ ｒ ｉ ｃ，Ｇ ａ ｇ ｏ ｇ Ｕ ｔ ｎ ｅＳ ｅ
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以提升 系统 的速度 。
关 键 词 ： 脸 识 别 ； 特 征 提 取 ； 傅 立 叶 变换 ； 小 波 变 换 ； 协 同 神 经 网 络 人
中 图法 分类号 ： Ｐ ９ Ｔ３１
文献标 识码 ： Ａ
文 章编 号： ００７２ ２ １） ７２ ８—５ １０ —０４（０ １０ —４ ５０
Ｆａ ｅｒ ｃ ｇ ｉｉ ｎ ｂａ ｅ ｎ ｔ ｏ ｌ ｖｅ ｅ ｉ ｌ ｌ ｓ ｉ ｅ ｃ ｅ ｏ ｎ ｔｏ ｓ ｄ ｏ ｗ —ｅ ｌ ｒａ ａ ｓｆ ｒ ｓ ｃ ｉ
ｌｖｅ ｌｓ ｉ ｅ ， ｕｓ ｍ ｐｒ ｖｅ ｙｎ ｒ ｔｃｎ ｕ ａ ｅ ｗ ｏ ｋｔ ｎｅｒ ｃ ｇｎｉｉｎ ａｓ ｄｏｎｔ ｒｎｓｃｆ ａ ｕ ｅ ｔ ｘｔａ ｔ ｄｄｉｅ ｔｙ ｆｏｍ ｅ ｌ ａ ｓｆ ｒ ｃ ｉ ｅｓｔ ｉ ｈｅ ｏ ｄｓ ｅ ｇｅｉ ｅ ｒ ｌ ｔ ｒ ｏｆ ｅ ｏ ｎ ｉ ｔｏ ｂ ｅ ｉ ｉ ｉ ｅ ｔ ｒ ｓｔ ｒ ｃ ｅ ｒ ｃ ｌ ｒ ｈｅ ｎｔ ｈａ ｅ
人脸识别毕业设计论文
人脸识别毕业设计论文人脸识别毕业设计论文人脸识别技术是一种通过计算机对人脸图像进行分析和识别的技术。
随着科技的不断进步，人脸识别技术在各个领域得到了广泛的应用，如安全监控、人脸支付、智能手机解锁等。
本文将探讨人脸识别技术的原理、应用以及未来发展方向。
一、人脸识别技术的原理人脸识别技术的原理主要包括人脸检测、人脸特征提取和人脸匹配三个步骤。
首先，系统需要通过摄像头等设备检测到人脸区域，并将其与背景进行分离。
然后，通过特征提取算法，将人脸图像转化为数字特征向量，以便后续的比对。
最后，通过与数据库中的特征向量进行匹配，确定输入人脸的身份。
二、人脸识别技术的应用1. 安全监控领域人脸识别技术在安全监控领域发挥着重要作用。
传统的监控摄像头只能提供实时影像，但无法对监控区域进行有效的识别和分析。
而引入人脸识别技术后，监控系统可以自动识别出陌生人、犯罪嫌疑人等，并及时报警。
这种技术的应用可以大大提高安全监控的效率和准确性。
2. 人脸支付领域随着移动支付的普及，人脸支付成为一种便捷的支付方式。
通过人脸识别技术，用户可以在手机上进行人脸扫描，完成支付过程。
相比传统的密码支付方式，人脸支付更加安全和便利，无需记忆复杂的密码，同时也减少了密码被盗用的风险。
3. 智能手机解锁领域人脸识别技术也广泛应用于智能手机解锁。
用户只需将手机对准自己的脸部，系统便可通过人脸识别技术判断是否解锁。
相比传统的密码解锁方式，人脸解锁更加方便快捷，同时也提高了手机的安全性。
三、人脸识别技术的挑战与未来发展虽然人脸识别技术在各个领域取得了显著的应用效果，但仍然存在一些挑战。
首先，光线、角度、表情等因素对人脸识别的准确性有一定影响，需要进一步改进算法以提高识别率。
其次，隐私问题也是人脸识别技术面临的一大挑战。
人脸图像的采集和存储可能涉及个人隐私，需要加强数据保护和合规管理。
未来，人脸识别技术仍有很大的发展空间。
一方面，随着硬件设备的不断升级，如高清摄像头、深度摄像头等，人脸图像的采集质量将得到提高，进而提高人脸识别的准确性。
人脸识别毕业论文
人脸识别毕业论文人脸识别技术在当今社会中扮演着越来越重要的角色。
它不仅广泛应用于安全领域，如身份验证和视频监控，还在商业和娱乐领域中得到了广泛应用。
本文将探讨人脸识别技术的原理、应用和潜在的问题。
首先，我们来了解一下人脸识别技术的原理。
人脸识别是一种基于人脸特征的生物识别技术，通过对人脸进行采集、提取和比对，来判断一个人的身份。
在人脸识别过程中，首先需要对人脸进行采集，通常是通过摄像头获取人脸图像。
然后，通过图像处理算法，提取人脸的特征点，如眼睛、鼻子和嘴巴等。
最后，将提取到的特征与数据库中的已知人脸特征进行比对，以确定身份。
人脸识别技术在安全领域中得到了广泛应用。
例如，许多机场和边境检查站使用人脸识别技术来加强边境安全和打击恐怖主义。
此外，许多公司和政府机构也使用人脸识别技术来进行员工考勤和门禁控制。
人脸识别技术的高精度和高效率使其成为安全领域中的重要工具。
除了安全领域，人脸识别技术还在商业和娱乐领域中得到了广泛应用。
许多手机和电脑都配备了人脸识别解锁功能，使用户可以方便而安全地解锁设备。
此外，一些社交媒体平台也使用人脸识别技术来进行人脸标记和面部识别，以提供更好的用户体验。
然而，人脸识别技术也存在一些潜在的问题。
首先，隐私问题是人脸识别技术面临的主要挑战之一。
由于人脸识别技术需要收集和存储大量的人脸数据，这可能导致个人隐私泄露的风险。
此外，人脸识别技术的准确性也存在一定的局限性。
例如，当人脸图像受到光线、角度和遮挡等因素的影响时，人脸识别系统可能无法正确识别。
为了解决这些问题，研究人员正在不断改进人脸识别技术。
他们通过改进图像处理算法和模型训练方法，提高了人脸识别系统的准确性和鲁棒性。
此外，一些法律和政策也被制定，以保护个人隐私和规范人脸识别技术的使用。
总结起来，人脸识别技术在安全、商业和娱乐领域中发挥着重要作用。
它通过采集、提取和比对人脸特征，来判断一个人的身份。
然而，人脸识别技术也面临着隐私和准确性等问题。
人脸识别论文
人脸识别论文人脸识别是一种通过计算机视觉技术来识别和验证人脸的方法。
在过去的几十年里，人脸识别技术得到了极大的发展和应用。
其中，基于特征脸的人脸识别方法在早期被广泛研究和使用。
基于特征脸的人脸识别方法是一种基于统计学原理的方法，通过提取和比对人脸图像中的特征来完成人脸识别的过程。
其基本原理是将人脸图像投影到一个低维度的特征空间中，并利用特征空间中的向量表示人脸图像。
在图像训练过程中，通过计算图像集中每个人脸图像的特征向量，构建特征空间。
在识别过程中，将待识别人脸图像映射到特征空间，并比较特征向量之间的距离，选择距离最近的特征向量对应的人脸图像作为识别结果。
基于特征脸的人脸识别方法有以下几个关键步骤：1.数据集的准备：收集包含不同人的人脸图像的数据集，并提取出人脸图像中的特征。
3.投影：将待识别的人脸图像投影到特征脸空间中，得到对应的特征向量。
4.距离计算：计算待识别的人脸特征向量和特征脸空间中每个特征向量之间的欧式距离。
5.识别：选择距离最小的特征向量对应的人脸图像进行识别。
基于特征脸的人脸识别方法具有以下优点：1.算法简单易实现：特征脸算法的实现比较简单，不需要复杂的数学计算和操作，易于在实际应用场景中使用。
2.存储空间小：特征脸算法中只需要存储少量的特征向量，可以大大减小存储空间的需求。
然而，基于特征脸的人脸识别方法也存在一些缺点：1.光照和角度敏感：特征脸算法对光照和角度变化比较敏感，当人脸图像的光照条件或拍摄角度发生变化时，识别性能会受到影响。
2.高计算复杂度：特征脸算法需要对大量的图像进行降维处理和特征脸空间的计算，计算复杂度较高。
综上所述，基于特征脸的人脸识别方法在早期得到了广泛的研究和应用，在一些特定场景下仍然具有一定的优势。
随着深度学习和卷积神经网络的发展，基于特征脸的方法逐渐被替代。
但是，特征脸算法对于了解人脸识别的基本原理和理解人脸特征提取仍然具有重要意义，为后续的研究和发展奠定了基础。
人脸识别技术研究本科毕业论文
除了以上应用外，人脸识别技术还可以用于视频会议、机器人的智能化研究等方面。尤其从美国9.11事件后，人的身份识别问题更是提升到了国家安全的角度，如何利用人脸信息迅速确定一个人的身份成了各个国家重点研究的技术。
Abstract
Face recognition has very lagre academic and praetieal values. In daily lief，people kowing each other uses at most of person’s face.Face is the most familiar model in human vision.The visual inofmration refleeted by face has important meaning and impact between people’s intercommunion and intercourse. Because of its extensive and applied realm，face recognition technique has got the extensive concern with study in near three decades and become the most potential method of identity recognition. At the same time，it is difficult to implement face recognition using computers. First，human face is a deformable object composed of complex 3D curve surfaces，Which is hard to be represented in form of mathematics. Secondly faces of different persons have the similar strueture，and the face images are greatly dependent on ages and photography conditions.This paper mainly study face extraction and class method，which concept can be summarized as ofllows.
人脸识别技术论文
人脸识别技术论文人脸识别，特指利用人脸视觉特征信息的分析比较结果进行身份鉴别的计算机技术。
下面是店铺为大家整理的人脸识别技术论文，希望你们喜欢。
人脸识别技术论文篇一人脸识别技术综述摘要：文章首先对人脸识别技术进行了介绍，其次回顾了人脸识别研究的发展历程及识别方法的基本分类，然后对当前主流的人脸识别方法展开了详细的论述，最后提出了人脸识别技术面临的问题及研究方向。
关键词：人脸识别;特征脸;线形判别分析;局部二值模式中图分类号：TP391Survey of face recognition technologyHe Chun(Education and Information Technology Center， China West Normal University， Nanchong Sichuan 637002， China) Abstract：This paper introduces technology of face recognition firstly， and reviews the development process and the basic classification method of face recognition. After that，the paper discusses the current methods of face recognition in detail， therefore proposes the existing problems in the research of recognition faces and future’s research direction.Key words：face recognition; Eigenface; linear discrimination analysis; LBP1 人脸识别技术简介人脸识别，特指利用人脸视觉特征信息的分析比较结果进行身份鉴别的计算机技术[1]。
基于神经网络的人脸识别算法的改进与优化研究
基于神经网络的人脸识别算法的改进与优化研究人脸识别技术是一种基于人脸特征来识别和验证身份的技术。
它已经被广泛应用于安防领域、金融领域、社交领域等多个领域中。
随着科技的不断发展，现在的人脸识别技术也越来越成熟，尤其是基于神经网络的人脸识别技术。
然而，这种技术还存在一些不足之处，需要进一步优化和改进。
一、基于神经网络的人脸识别算法基于神经网络的人脸识别算法，是一种利用神经网络来学习人脸特征的算法。
它的主要流程包括数据采集、数据预处理、网络结构设计、训练模型和识别验证等部分。
具体来说，首先需要采集大量的人脸图像进行处理，对这些图像进行预处理，如去除背景噪声、调整图像的大小和亮度等。
然后设计合适的网络结构，例如卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和人脸识别网络（Face Recognition Network，FRN）等。
接着，利用样本数据对网络进行训练，不断优化参数，使得网络的准确率逐步提升。
最后，在测试环节中，将一张待识别的人脸图像输入训练好的网络，通过对其进行特征提取和比对，即可得出该图像所对应的人脸信息，完成识别验证过程。
二、基于神经网络人脸识别算法中存在问题然而，在实际应用中，基于神经网络的人脸识别算法中还存在一些问题，比如：1、重复人脸的误识别问题：重复人脸是指同一人在不同时间或不同情况下出现的人脸图像。
由于网络没有将重复人脸的上下文信息进行联合处理，导致可能出现多次识别为不同人的情况。
2、不同角度的人脸识别困难：基于神经网络的人脸识别算法对于不同角度的人脸识别仍然存在困难，这是因为不同角度的人脸图像在图片上的表示方式不同。
3、混淆人脸的问题：混淆人脸是指具有相似外貌的人被混淆，这可能是由于人脸的相似度很高或者人脸特征的差异不明显所导致的。
三、基于神经网络人脸识别算法的改进和优化方法针对上述问题，基于神经网络的人脸识别算法可以采取一些改进和优化方法，如下：1、加入上下文信息：在网络训练中，可以通过对重复人脸的上下文信息进行联合学习，使网络在重复人脸的识别上更加准确。
人脸识别的毕业论文
学号：3081818211题目类型：论文(设计、论文、报告)西安电子科技大学GUILIN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY本科毕业设计(论文)题目：人脸检测技术研究及MATLAB实现学院：信息科学与工程学院专业(方向)：电子信息工程班级：电信08-2班学生：许文强指导教师：蒋中正2012 年 5 月 20 日摘要人脸检测是当今视觉领域里非常重要和实用的研究课题，它应用于现实生活中的各个领域，如公安、金融、网络安全、物业管理以及考勤等。
基于视频的人脸检测属于动态检测，方法是先提取视频文件的帧，然后再对帧（图像）进行人脸检测，利用肤色特征的检测算法先对图像（帧）进行处理，然后建模，运用适当的算法把人脸检测出来，运用该方法完成了视频之中的的人脸检测。
本文采用MATLAB软件进行仿真，包括实现提取视频文件的帧，对输入图像检测有人脸（如果存在）的位置，大小和位姿，程序运行结果基本实现了上述功能。
关键词:人脸检测；视频检测；肤色特征Research of Face Detection and Implementation of Matlab Student: xu wenqiang Teacher:jiang zhong zhengAbstract：Face detection is very important and practical research topic in the visual field，it is applied to many areas in our lives Such as public security, finance, network security, property management and attendance, Based on the video's face detection is dynamic detection ,The idea is to extract video file frame, then as the image face to detectionUse the skin color characteristics of the detection algorithm , first to do processing testing, Then e appropriate algorithm, the face detection out.By using this method the video to finish face detection. this paper, we also use Matlab software simulationIncluding realize The input image for face detection, Video file frame extraction then That is to make sure that there is an image input face (if present) of location, size and posture of the process.To run the program results basically achieved the functionKey Words：Face Detection；Video Detection；Skin color characteristics目次摘要 (I)Abstract (II)1 绪论 (1)1.1论文的研究历史背景及目的 (1)1.2国内外研究现状 (2)1.3论文的主要内容安排 (3)2 人脸检测及其算法简介 (5)2.1人脸检测介绍 (5)2.2人脸检测的常用方法 (5)2.2.1基于特征的人脸检测方法 (5)2.2.2模块匹配法的人脸检测 (6)2.2.3基于adaboost算法的人脸检测方法 (7)3 基于视频的人脸检测研究及其实现 (8)3.1 MATLAB图像处理工具箱中的视频操作 (8)3.2提取AVI视频文件的帧 (9)3.3对图像进行肤色特征的人脸检测 (11)3.3.1色彩空间及其内容介绍 (11)3.3.2对图像进行预处理 (11)3.3.3对人脸肤色进行建模 (13)3.3.4 检测人脸区域的选定 (14)3.4图像向AVI视频文件的转换 (16)4 人脸检测在MATLAB软件下仿真实现 (18)4.1设计条件 (18)4.2设计流程 (18)4.4.1基于视频的人脸检测的总设计模块图 (18)4.4.2对图像进行人脸检测具体框图 (19)4.3人脸检测的MATLAB实现 (19)4.3.1人脸检测运行结果 (19)4.3.2人脸检测结果分析 (21)5 结论 (22)致谢 (23)参考文献 (24)附录 (25)1 绪论当前，人脸检测越来越受到大家的关注，它作为生物特征识别中一个非常重要的一个分支，已成为计算机视觉与模式识别领域中非常活跃的一个研究领域。
[论文理解]人脸识别论文总结（一）
![[论文理解]人脸识别论文总结（一）](https://img.taocdn.com/s3/m/6c1a37c4370cba1aa8114431b90d6c85ec3a882c.png)
[论⽂理解]⼈脸识别论⽂总结（⼀）Face Recognition Papers Review主要两个贡献，⼀是把fc 的权重存到不同卡上去，称为model parallel ， ⼆是随机选择negative pair 来近似softmax 的分母(很常规的做法)。
Model Parallel ：FC 分类分配到n 台显卡上，每台显卡分C/n 类，每张卡存权重的⼀部分，计算局部每张卡上的exp 和sumexp ，然后交互计算softmax 。
考虑梯度回传问题，这样做梯度也是parallel 的，不同于数据parallel 。
数据parallel 的话求梯度是需要⽤整个W 才能求W 的梯度的，⽽model paralle 因为有了梯度公式，可知：∇logits i =prob i −onehot i这⼀下明朗了，所以求权重W i 的梯度就有∇W i =X T ∗∇logits i不需要整个W 就可以求部分W 的梯度啦。
作者觉得尽管model parallel 了，但softmax 的分母部分还是⼤啊，于是借鉴常⽤的⽆监督⽅法，随机sample negative pairs ，不需要全部的negative pair 就可以估计出softmax的分母了。
主要提出⼀种动态更新权重的池⼦⽅法，⽤单独⼀个特征⽹络来提取特征作为权重，⽽⾮直接学全连接的权重，然后动态更新这个池⼦，就不需要存储⼤量的权重了，加速了训练、。
⽅法其实很朴素。
前⾯那个⽅法是把权重存到不同的GPU 上去，因此，如果ID 越来越多，我们加卡就可以了，但本⽂的⽅法不需要，也是节约成本的⼀个⽅法。
⽅法⼤致如下：准备两个⽹络，P ⽹络⽤来训练，G ⽹络是P ⽹络的moving avg ，不训练，最开始随机初始化池⼦，记好当前batch 的id ，如果id 在池⼦⾥，训练P ⽹络⽤CE Loss ，和cosine loss ，如果不在⽤cosine loss ，训练⼀轮后更新G ⽹络。
上海海事大学本科生毕业设计(论文)人脸识别算法对比与实现
2.3.1 相似性测度 .............................................................................................................................. 15
3 人脸检测的实现 ................................................................................................................................... 16
3.1OpenCV 软件介绍 ........................................................................................................................... 16
implemented based VC++ and OpenCV, which has a good interface and expansibility.
Key words: face recognition,OpenCV, recognition algorithm, feature extraction, face detection
2 人脸识别方法 ......................................................................................................................................... 5
基于特征脸和LS-SVM分类器的人脸性别分类
图像 和 测 试 图像 进行 分 类试 验 ， 时计 算 出分 类 准 确 率 ， 同 实验 结果 表 明 Ｋ —Ｓ Ｍ 分 类 要 比 其 他 分 类 算 法 有 更 好 的优 越 性 ． Ｓ Ｖ 在 实验 中我 们 也使 用 交 叉验 证 来确 定 特 征 脸 数 目和核 函数 参 数 ．
关 键 词 ： 脸 性 别 分 类 ； 征 脸 ； Ｓ Ｓ Ｍ； 人 特 Ｋ — Ｖ 交叉 验 证 文 献 标识 码 ： Ａ
中图 分 类 号 ：Ｐ ９ ． １ Ｔ ３ １ ４
１ 引 言
计算 机 人脸 识 别是 指基 于 已 知 的人 脸 样 本库 ，
一
系列 不 同的等式 约束 ， Ｓ Ｍ 中的求 解二 次规 划 将 Ｖ
维普资讯
第２ ４卷 第 ５期
２０ ０ ７年 ｌ Ｏ月
华
东
交
通
大
学
学
报
Ｖｏ ． ４ Ｎｏ． ｊ２ ５ ０ｃ ． ２ ０ １．０ ７
Ｊ ｕｎ ｌｏ ａ ｔＣｈｎ ｉｏｏ ｉｅ ｓｔ ｏ ｒａ ｆＥ ｓ ｉａ Ｊａ ｔｎｇ Ｕｎｖ ｒｉ ｙ
明该 方法 的可行性 和有 效性 ．
２ 基于 Ｋ Ｌ变 换 的 特征 脸 方 法
特 征 脸 是 从 主 成 分 分 析 （ ｒ ａ ｏ ｐｎｎ Ｐｉ ｒ Ｃ ｍ ｅｔ ｍｙ ｏ Ａａｓ） ｎＪ ｉ 方法 导 出的ห้องสมุดไป่ตู้一种 人 脸 识 别 和 描 述 技 术 ． ｙｓ 该 方法 将人脸 图像按 行（ 列 ） 开而形成 一个高 维 向 或 展 量并 把 它看 作是 一 种 随机 向 量 ， 因此 可 以采用 Ｐ Ａ Ｃ
法， 其基 于 Ｖ Ｃ维理 论 ， 采用 结 构 风 险 化 原 理 ， 顾 兼
基于SVM的人脸识别技术优化研究
基于SVM的人脸识别技术优化研究人脸识别技术是当代计算机科学领域的重要研究方向之一，为人们的日常生活与社会安全带来了便利与保障。
而基于SVM（支持向量机）的人脸识别技术，由于其准确性、速度等方面的优势，近年来逐渐成为研究的热点。
本文旨在探讨如何优化基于SVM的人脸识别技术，让其更符合实际应用需求。
首先，我们需要了解什么是SVM。
SVM是一种常见于监督学习的机器学习算法，主要应用于分类和回归问题。
在分类问题中，SVM通过构建超平面来将不同类别的数据点分隔开；在回归问题中，SVM可以通过构建边界来预测样本的连续值。
而在人脸识别中，SVM主要是用来分类不同的人脸图片，即将不同的人分类为不同的类别。
在基于SVM的人脸识别中，我们需要考虑的主要问题是准确性和速度。
准确性是指分类的正确率，即将同一类别的人脸图片归为同一类别的概率；速度则是指识别的处理速度，即识别一个人脸图片所需要的时间。
在实际应用中，准确性和速度是同等重要的，而且需要根据具体场景进行取舍。
要优化基于SVM的人脸识别技术，我们需要考虑以下几个方面：1. 特征提取特征提取是人脸识别中非常重要的一环。
对于给定的图像，如何提取出其中与身份相关的信息是决定性的。
在基于SVM的人脸识别中，传统的特征提取方法是将图像变换为灰度图，然后分别计算出每个人脸图像的特征向量，如LBP（局部二值模式）和HOG（方向梯度直方图）等。
而这样的方法存在的问题是，提取出的特征向量可能包含大量的无效信息，导致识别结果不准确。
因此，如何对特征向量进行筛选和优化，是提高人脸识别准确性的关键。
现在，深度学习技术已经成为人脸识别领域中一项重要的技术。
深度学习的神经网络模型可以自动从数据中学习特征，不需要手动提取特征。
在基于SVM的人脸识别中，使用卷积神经网络（CNN）从原始图像中学习特征并进行分类，可以取得更好的识别效果。
此外，还可以使用基于深度学习的轻量级特征提取方法，如MobileNet，对人脸图像进行特征提取，同时保证运行速度和识别准确率。
三维人脸识别算法的研究与优化
三维人脸识别算法的研究与优化随着现代科技的不断发展，人类生活的各个领域都出现了许多新的技术。
其中，人脸识别技术是一项很有前途的技术，其应用范围十分广泛。
人脸识别技术中的三维人脸识别算法，是人脸识别技术中的重要组成部分。
在本文中，我将就三维人脸识别算法的研究与优化进行探讨。
一、三维人脸识别算法的基本原理人脸识别算法是对人的身份信息进行识别的技术。
三维人脸识别算法是对人脸信息进行三维空间建模、特征提取和匹配等技术的总称。
其基本流程包括三个步骤：三维人脸建模、特征提取和匹配。
早期的三维人脸识别算法主要采用基于三维立体成像的方法，通过光学成像技术获取人脸三维模型，然后对三维模型进行分析、比对，最终进行人脸识别。
但这种方法不仅需要使用昂贵的设备，而且对于人脸情况的变化较为敏感，识别效果并不理想。
因此，现代三维人脸识别算法主要采用基于深度学习的方法，通过训练神经网络来进行人脸识别。
二、三维人脸识别算法的瓶颈问题虽然基于深度学习的三维人脸识别算法已经获得了很大的进展，但是仍然存在一些瓶颈问题：（1）数据质量不佳：由于三维人脸识别算法需要的三维数据来源于摄像头等设备，因此数据质量不仅受到设备的限制，同时还受到外界环境的影响。
对于数据中存在噪声或者伪影的情况，三维人脸识别算法的识别精度会受到影响。
（2）神经网络模型设计不合理：神经网络模型是三维人脸识别算法中最关键的部分，模型的设计好坏直接影响到算法的识别精度。
因此，如何设计出一个高效的神经网络模型是三维人脸识别算法的重要问题。
（3）特征提取不够准确：三维人脸识别算法需要提取人脸的关键特征进行识别，因此特征提取的准确性直接影响到算法的准确性。
目前，特征提取算法的精度并不是特别高，需要对算法进行改进和优化。
三、三维人脸识别算法的优化针对上述问题，针对性的进行优化改进是必要的。
下面介绍一些优化方向：（1）数据处理：对于数据中存在噪声或者伪影的情况，需要对数据进行预处理，对于不合格的数据进行去噪等操作。
人脸识别综述(模式识别论文)
人脸识别技术综述控制工程陈龙斌12013002342摘要：简要介绍了人脸识别技术的研究背景及其发展历程；对人脸识别技术的常用方法进行了分类总结；重点对近年来人脸识别方法的研究进展进行综述并对各种方法加以评价；总结了现阶段存在的研究困难并提出今后的发展方向。
关键词：人脸识别；人脸检测；人脸定位；特征提取1 引言随着计算机和生物医学工程技术迅速发展，利用生物特征来鉴别个人身份成为安全验证首选方式，具有普遍性、安全性、唯一性、稳定性等。
可选的生物特征包括生理特征（如人脸、指纹、虹膜掌纹等）或行为特征（如笔迹、语音、步态等）。
人脸识别技术是一种最友好的生物识别技术（非接触、非侵犯），它结合了图像处理、计算机图形学、模式识别、可视化技术、人体生理学、认知科学和心理学等多个研究领域。
人脸识别应用领域：身份鉴定、身份确认、视频监控、面部数据压缩。
从二十世纪六十年代末至今，人脸识别算法技术的发展共经历了如下四个阶段：1.基于简单背景的人脸识别人脸识别研究的初级阶段。
利用人脸器官的局部特征来描述人脸。
但由于人脸器官没有显著的边缘且易受到表情的影响，因此它仅限于正面人脸（变形较小）的识别。
2.基于多姿态/表情的人脸识别人脸识别研究的发展阶段。
探索能够在一定程度上适应人脸的姿态和表情变化的识别方法，以满足人脸识别技术在实际应用中的客观需求。
3.动态跟踪人脸识别人脸识别研究的实用化阶段。
通过采集视频序列来获得比静态图像更丰富的信息，达到较好的识别效果，同时适应更广阔的应用需求。
4.三维人脸识别为了获得更多的特征信息，直接利用二维人脸图像合成三维人脸模型进行识别，即将成为该领域的一个主要研究方向。
人脸识别系统，是指不需要人为干预，能够自动获取人脸图像并且辨别出其身份的系统。
包括：数据采集、人脸检测与跟踪、人脸识别这三个子系统。
目前国内比较成熟的人脸识系统有：1.中科奥森人脸识别系统 2.南京理工的人脸识别系统3.深圳康贝尔人脸识别系统人脸识别技术的研究范围主要包括以下几个方面：1.人脸检测：在输入的图像中寻找人脸区域。
人脸识别算法的优化与实现
人脸识别算法的优化与实现人脸识别技术一直是人工智能领域中备受关注和研究的技术之一，其应用涵盖了安防、金融、医疗、教育等各个领域，为人们的生活和工作带来了诸多便利。
人脸识别的核心技术是人脸识别算法，其准确性、效率和稳定性直接决定了人脸识别系统的性能和实用性。
因此，如何优化和实现人脸识别算法，成为了人脸识别技术发展的重要方向之一。
一、人脸识别算法的发展历程人脸识别算法的发展历程可以追溯到上世纪60年代，当时的人脸识别技术主要依赖于图像处理、模式识别等技术，采用的算法是基于特征点、轮廓线、纹理等静态特征的识别方法。
随着计算机硬件和软件技术的不断进步，人脸识别算法逐渐演化为基于图像处理的基础上使用机器学习和深度学习技术的方法，如支持向量机（SVM）、神经网络（NN）和卷积神经网络（CNN）等。
目前，深度学习算法是人脸识别领域中的主流技术，其应用已经覆盖了人脸识别的各个场景。
二、人脸识别算法的优化方向针对人脸识别算法在实际应用中存在的一些问题，如准确度低、鲁棒性差、计算时间长等，需要进行优化才能提高其性能。
人脸识别算法的优化方向主要包括以下几个方面:1.特征提取特征提取是人脸识别算法的核心环节之一，其目的是将人脸图像中的信息提取出来，并转化为可供机器学习或深度学习使用的数字特征。
目前，常用的特征提取方法有：局部二值模式（LBP）、主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和特征融合等。
对特征提取方法的优化可以从提高特征的区分度、提高计算速度等多个方面进行。
2.算法模型人脸识别算法的模型选择及优化也对其性能表现有着重要影响。
目前常用的模型有：支持向量机（SVM）、神经网络（NN）和卷积神经网络（CNN）等。
不同模型的优化方法也不同，常用的优化方法有基于参数调整、模型深度设计和优化代价函数等。
3.样本数据样本数据的质量和数量直接影响人脸识别算法的准确度和鲁棒性。
优化样本数据可以从收集的数据质量、种类、数量等方面入手，以提高人脸识别算法的性能。
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特征分类器与优化人脸年龄分类论文
摘要：该文通过实验得出用LBP提取分块直方图特征，用AAM
提取形状和纹理特征，最后用LBP-AAM进行特征提取进行训练和分类，通过实验比较得出组合模型比用单一局部纹理特征提取分类准确率高，实验显示本文提出的优化的特征分类器具有更高的分类准确率。
但是由于年龄分类的复杂性和选择的样本原因，以及本文采用的实验算法等原因，实验总是有一些误分类。
关键词：年龄分类特征分类器支持向量机
人脸包含的丰富的信息，如身份、年龄、性别、健康状况等。
基于特征分类器的研究与优化的人脸年龄估计的研究，无论是对实用价值还是科学意义都很重要。
1990年以来，涌现出很多技术方法，每年都有大量的学术论文发表到各种期刊杂志，1994年Kwon和Lobo所发表的论文[1]是这方面最早的研究论文，但是2002年Lanitis的研究[2]才能算的上真正意义的研究这个领域。
年龄问题也引起了国内研究者的广泛关注，清华大学王俊艳，苏大光等[3]人通过多尺度主动形状模型（ASM）自动获取特征点标注得到相应坐标等实现对年龄的估计，这需要多幅不同年龄段进行训练，而采集这样一个人脸库比较困难。
由于不同年龄段的人有不同的年龄特征，这里我们主要对特征分类器的优化结合着人类年龄成长的规律划分为5个年龄段来分析：婴儿、儿童、少年、青年、中老年。
1 人脸纹理特征提取
1.1 人脸图像预处理
该文选用的是FG-NET标准人脸库，这些图片都是通过旧相片扫描得到需要预处理。
该文主要通过人脸检测、灰度化处理、几何归一化对原始图片进行处理。
最终结果如图1所示。
可以看出处理之后的图像摒除了衣领、头发、背景等的干扰，图像姿态归一化，几何归一化，并且补偿了光照不均带来的影响，图像细节变得更加清晰。
1.2 人脸年龄特征提取
（1）建立主动外观模型。
随着年龄的增长，人的脸型轮廓和纹理都会发生变化。
主动外观模型AAM算法主要包含模型的建立和模型的匹配两个过程，包括建立形状模型、纹理模型和组合模型三个部分。
先按相同顺序手动在人脸图片上选择68个特征点，接着采用Procrustes分析法[4]使所有的形状向量对齐到统一的坐标中，接着建立AAM的形状建模，通过PCA主特征提取，任意一个人脸形状向量可以表示为式（1）所示。
其中S0表示平均形状，Pi表示对应个特征值的特征向量，bs 表示形状参数。
将平均形状的特征点的人脸图像进行Delaunay三角化[5]，利用分段线性仿射方法将人脸形状区域内的皮肤纹理信息映射到基准模板形状网格中，进行一致的纹理采样就可以获得归一化处理后的人脸皮肤纹理样本数据；最后通过PCA分析，实现对皮肤纹理的
建模如式（2）所示。
其中A0（X）表示平均纹理向量，Pg表示维的纹理特征向量，bg表示时纹理特征参数。
由于形状特征参数是用坐标集合度量的，而纹理特征参数是用像素灰度集合度量的，他俩不能直接进行组合，而所以我们需要引入一个权重组合到一起，建立组合外观模型。
对人脸图片组合外观模型如图2所示。
（2）局部二值提取。
局部二值模式LBP由Ojala[6]首先提出，是一种有效的纹理提取算子。
本文采8邻域的LBP算子提取纹理特征。
设中心灰度值为gc，周围8个像素点灰度值为gi，其LBP计算过程为（3）式。
对一副人脸图片提取其LBP特征以后，得到的LBP特征必须是一副人脸图片，上面记录着每个像素点的LBP值，提取效果如图3所示。
接着进行分块直方图统计，关于分块的具体分法没有统一的要求，本文以人脸分为3×2块为例，图像的每个区域的LBP直方图定义如式（5）所示。
2 人脸年龄分类器设计
2.1 典型特征分类器选用
支持向量机SVM分类，针对有线训练样本，可以寻求的最好中和结果在模型的复杂性和学习能力之间。
通过非线性变换将输入空间变换到一个高维空间，求取一个最优的超平面作为决策面，使得
正样本和负样本之间的隔离边缘被最大化。
2.2 核函数的选择与分类
该文选用RBF核函数，关于其参数的优化选取，本文具体方法为：本文中的范围设置在[2-10，27]，的范围设置在[2-10，23]，步距均为0.1。
本文将搜索范围分为两级，先在较大范围内进行粗网格搜索，如果最小的对应多组，就选取搜索到的第一组参数作为最优参数；接着不断缩小参数递增步长的方式，利用传统的细网格搜索来确定最优参数。
常用的级联方式有：“多级分层”分类器、“一对多”分类器以及“一对一”分类器。
对于一个类分类问题，对比如表1所示结合本文研究的内容，本文采用“一对一”多分类，需要构造个判别函数，选择其所对应的向量作为训练样本，然后得到10个训练结果，采取投票的形式，然后得到一组结果。
3 实验结果与分析
3.1 实验结果
该文对特征分类器的研究与优化，经过网格搜索的交叉验证后，本文参数取2.8384，取0.0323时，识别率最高，而且训练和识别速度也比较快。
本文在每一个年龄组类别中选择100个样本进行测试。
（1）AAM形状和纹理模型。
这组实验主要针对形状和纹理特性，将形状向量参数和纹理向量参数降维后利用权值进行融合，结果如表2所示。
（2）LBP-AAM形状和纹理模型。
这组提取LBP-AAM组合外观模型通过PCA降维后，分类的结果如表3所示。
3.2 实验分析
通过表2和表3数据比较，整体年龄段的分类都得到了提高。
对于AAM组合外观模型能提取脸部的形状和纹理信息，由于人脸包含的信息太多，简单的全局特征如全局形状或纹理特征，并不能很好的反映出人脸的年龄特征，仅是将全局的形状特征与纹理特征组合。
而且AAM纹理特征对光照敏感，只是用图像的亮度，不能很好的反应图像深层次的信息，也不能很好的描述脸部的纹理信息，所以缺少足够的脸部纹理信息。
而LBP直方图纹理特征的提取简单高效，所以我们最后用LBP直方图特征与AAM组合模型结合建立
LBP-AAM模型，整体年龄段的分类都得到了提高。
该文通过两组实验来优化特征分类器，提高了分类准确率，但是总是有不足，每一组分类都有一定的误分类，其原因总结如下：该文用的是FG-NET标准人脸库，当中有的表情过于夸张或者侧脸超过一定角度等；实验中每组实验训练和测试样本均含有男女图片，女性由于化妆等原因，对提取特征带来影响；本实验用的网格搜索法，为了节省搜索的时间，这个过程也会忽略掉一些年龄特征，对分类准确率带来影响
4 结语
该文通过实验得出用LBP提取分块直方图特征，用AAM提取形状和纹理特征，最后用LBP-AAM进行特征提取进行训练和分类，通
过实验比较得出组合模型比用单一局部纹理特征提取分类准确率高，实验显示本文提出的优化的特征分类器具有更高的分类准确率。
但是由于年龄分类的复杂性和选择的样本原因，以及本文采用的实验算法等原因，实验总是有一些误分类。
参考文献
[1] Y.H.Kwon，and N.V.Lobo.Age classification from facial images[C]//Proceeding of IEEE Conf.on Computer Vision and Pattern Recognition.Seattle， Washington，U.S.A，1994：762-767.
[2] Lanitis A，Taylor CJ，Cootes TF.Toward automatic simulation of aging effects on face images [J].Pattern Analysis and Machine Intelligence，IEEE Transactions on.2002，24（4）：442-455.
[3] 王俊艳，苏光大，林行刚.人脸图像年龄估计[J].清华大学学报（自然科学版），2007，47（4）：526-529.
[4] 杜克勤.Procrustes问题的若干研究[D].浙江大学，2005.
[5] Gary Bradski，Adrian Kaehler著.学习OpenCV[M].于仕琪，刘瑞祯，译.清华大学北京，2009.
[6] T.Ojala，M. Pietikinen，and D.Harwood.A comparative study of texture measures with classification based on featured distribution[J].Pattern Recognition，1996，29（1）：
51-59.。