[發明專利]復雜環境下年齡特征的提取方法

無效

• 申請號: 201110264748.9
• 申請日: 2011-09-07
• 公開（公告）號: CN102368295A
• 公開（公告）日: 2012-03-07
• 發明（設計）人: 吳軍;余人強;劉華平;吳智君
• 申請（專利權）人: 常州藍城信息科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 常州市維益專利事務所 32211
• 代理人: 王凌霄

技術領域

本發明涉及生物技術的領域，尤其是復雜環境下年齡特征的提取方法。

背景技術

在2010年5月舉行的第13屆嵌入系統技術開發展上，英特爾日本公司展示了附帶數字標牌的自動售貨機，其內置攝像頭模塊可根據影像來識別有無使用者、使用者的性別和年齡層等等。機器前部配備了帶有觸摸功能的大屏液晶顯示器，可根據使用者的性別和年齡層顯示推薦商品。與此同時，NEC電子公司也發布了一種針對數字標牌的觀眾特征識別判定程序，數字用戶可借助它對頭發顏色和聽力特征的識別來判定觀眾所屬的年齡階段，其誤差基本不超過10歲。商家可借此針對不同的觀眾來調整顯示的數字內容。

目前，使用的年齡特征提取方式，提取速度慢，可靠性差，信息提取不全面，容易造成后續計算數據出錯。

發明內容

本發明要解決的技術問題是：為了克服上述中存在的問題，提供一種高可靠性和提取速度快的復雜環境下年齡特征的提取方法

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：一種復雜環境下年齡特征的提取方法，包括年齡特征的提取，其具體步驟如下：

a.提取人體的人臉、膚色、發型、裝飾的特征，對人臉，選取鑒別能力較強的左右眼睛、鼻子和嘴巴作為局部區域，在一定程度上降低計算復雜度，標定特征點分割出人臉的左右眼睛、鼻子和嘴巴區域；

b.通過線性判別方法提取訓練檢測到的人體的特征，利用Fisher方法提取訓練樣本和目標圖像的特征；

c.通過動態聚類方法對目標圖像進行分類并計算單分類器的平均識別率；

d.通過不同年齡段(老、中、青、少)訓練樣本對支持向量回歸機進行訓練得到一組參數值；

e.將各種融合規則和不同融合規則的分類精度進行比較，根據對目標圖像的分類迭代增加分類類別，縮小年齡段分類區間，以提高年齡估計精度。

本發明的復雜環境下年齡特征的提取方法的有益效果是：對人群多種特征的提取，能夠實現多方位提取信息，達到提取信息的全面性，為后續的計算提供可靠的數據。

具體實施方式

本發明的復雜環境下年齡特征的提取方法，包括年齡特征的提取，其具體步驟如下：

a.提取到人體的人臉、膚色、發型、裝飾等各種特征，對人臉，選取鑒別能力較強的左右眼睛、鼻子和嘴巴作為局部區域，在一定程度上降低計算復雜度，標定特征點分割出人臉的左右眼睛、鼻子和嘴巴區域；

b.利用線性判別方法提取訓練檢測到的人體的特征，同時利用Fisher方法提取訓練樣本和目標圖像的特征；

c.利用動態聚類方法對目標圖像進行分類，并計算單分類器的平均識別率；

d.利用不同年齡段(老、中、青、少等)訓練樣本對SVR進行訓練，得到一組參數值，利用訓練好的SVR對測試樣本進行分類；

e.利用各種融合規則進行組合分類，比較不同融合規則的分類精度，根據對目標圖像的分類迭代增加分類類別，縮小年齡段分類區間，以提高年齡估計精度。

以上述依據本發明的理想實施例為啟示，通過上述的說明內容，相關工作人員完全可以在不偏離本項發明技術思想的范圍內，進行多樣的變更以及修改。本項發明的技術性范圍并不局限于說明書上的內容，必須要根據權利要求范圍來確定其技術性范圍。