[发明专利]一种年龄估计方法在审
| 申请号: | 201810691274.8 | 申请日: | 2018-06-28 |
| 公开(公告)号: | CN108960123A | 公开(公告)日: | 2018-12-07 |
| 发明(设计)人: | 刘青山;郁振波;刘光灿 | 申请(专利权)人: | 南京信息工程大学 |
| 主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00 |
| 代理公司: | 南京汇盛专利商标事务所(普通合伙) 32238 | 代理人: | 张立荣;裴咏萍 |
| 地址: | 210019 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 年龄估计 脸部特征 线性支持向量机 人脸检测算法 解码 编码框架 年龄阶段 时间约束 数据集中 准确率 图片 | ||
1.一种年龄估计方法,其特征在于:所述年龄估计方法包括以下步骤:
(1)对数据集中的图片通过人脸检测算法提取脸部特征;
(2)将提取的脸部特征分为少年、青年、壮年、盛年、达年、中年和老年,其中少年和老年特征直接通过线性支持向量机进行提取,青年、壮年、盛年、达年和中年五个年龄阶段特征采用AGRC编码框架进行解码;
所述AGRC编码框架解码的步骤如下:
(a)计算出青年、壮年、盛年、达年和中年五个阶段分别对应的参考编码矩阵;
(b)利用拉布拉斯时间矩阵,在拉布拉斯矩阵基础上增加时间约束,使得青年、壮年、盛年、达年和中年五个阶段内部的年龄变化降低到最低;
(c)利用最大池得到最终的特征。
2.根据权利要求1所述的年龄估计方法,其特征在于:所述步骤(1)中人脸检测算法采用JDA算法。
3.根据权利要求2所述的年龄估计方法,其特征在于:所述步骤(1)中人脸特征通过以下步骤进行提取:采用JDA算法提取出脸部5个特征点:眼角、鼻尖和嘴尖;并对于每张脸的五个特征点,采用STCSR算法结合脸部姿态将其扩展为16个特征点;然后对每个特征点提取局部特征:对每个特征点用5个不同尺度的方块去覆盖,每个方块被分成4*4的方格,从每个方格中提取出59维的uniform LBP特征,从同一个特征点提取出来的特征被串联起来作为对每个特征点的描述,每个特征点的特征维度为4720维,然后采用主成分分析法将所得的4720维降低到500维。
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