[发明专利]基于自适应标记分布的人类年龄估计方法

说明书

技术领域

本发明涉及利用计算机对人类年龄进行自动估计方法的领域。 

背景技术

基于人脸图像的自动年龄估计的应用日趋广泛，主要包括以下几个方面：（1）基于年龄的人机交互系统：在普通人机交互系统的基础上引入人类年龄自动估计算法，根据用户的年龄不同而采用不同的交互界面或交互方式；（2）基于年龄的访问控制系统：用来防止未成年人访问不适宜的网页或内容、在自动售货机上购买烟酒产品、进入酒吧等不适宜的场所等；（3）电子商务：根据图像等估计客户的大致年龄，对不同年龄段的客户采用不同的营销策略；（4）刑事侦查：根据视频监控等拍下的犯罪嫌疑人图像资料判断嫌疑人的大致年龄，缩小排查范围。 

利用计算机进行人脸年龄估计，即首先通过照相机或者摄像头获取人脸图像，由特征抽取算法提取人脸图像的特征，然后将其输入到一个训练好的年龄估计模型中，即可输出图像的估计年龄。 

人脸年龄估计的主要困难之一是现存的人脸数据库在许多年龄上缺少充足的训练数据（人脸图像），且目前的年龄估计算法又不能充分利用这些数据；另外，目前的算法不能在给出年龄预测的同时给出该预测的置信度，不利于进一步的决策。以往标记分布方法采用的为非自适应的标记分布，对所有类别的样本采用相同的标记分布，或者虽然对不同类别的样本采用不同的标记分布，但是每一类别的标记分布是固定不变的，由人为经验指定，不能实现根据训练样本自适应学习标记分布。非自适应标记分布的做法在很大程度上依赖于人的先验知识，即对高斯分布方差的经验选择。如果选择所有年龄对应相同的方差，即所有样本对应相同的高斯分布，则与人类年龄变化的事实不符合，因为人从婴儿时期到成年时期的面部变化较快、较大，而从成年到老年的变化相对较慢、较小，对应于高斯分布则应在低年龄段的方差比较小而在高年龄段的方差比较大；另一方面，如果选择不同年龄对应不同的方差，即不同年龄的样本对应不同的高斯分布，那么不同年龄对应的方差难以合理地设定，缺乏说服力与可信度。 

发明内容

发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种基于自适应标记分布的人类年龄自动估计方法，该方法的估计精度可以达到与人类类似的水平，具备说服力和可信度。 

技术方案：为实现上述目的，本发明的技术方案如下： 

基于自适应标记分布的人类年龄自动估计的方法，包括训练步骤和预测步骤，具体步骤如下： 

训练步骤： 

（1）获取现有数据库人脸图像，通过BIF特征抽取算法对人脸图像进行特征抽取得到高维度特征，将得到的高维度特征使用数据降维方法MFA进行降维，得出人脸图像特征向量； 

（2）对现有数据库中的每幅人脸图像，以其真实年龄为均值，以初始设定的方差为方差生成高斯分布，作为其对应的初始年龄标记分布； 

（3）将得到的人脸图像特征向量和初始年龄标记分布作为输入，应用年龄标记分布模型算法BFGS-LLD最小化输入初始年龄标记分布与模型预测标记分布之间的KL散度，得到预测年龄标记分布；所述BFGS-LLD最小化的目标函数为：