[發明專利]一種基于相關高斯過程回歸的面部年齡估計方法

有效

• 申請號: 201510955985.8
• 申請日: 2015-12-17
• 公開（公告）號: CN105426872B
• 公開（公告）日: 2019-06-21
• 發明（設計）人: 潘力立;王正寧;鄭亞莉
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 電子科技大學專利中心 51203
• 代理人: 張楊

本發明提出了一種基于相關高斯過程回歸的面部年齡估計方法。該方法首先提取面部圖像的形狀特征，并對光照歸一化和形狀歸一化后圖像提取容貌特征；接著，根據所有圖像對應的標定年齡建立性別差異化的從面部特征到目標年齡的高斯過程回歸模型，并求解回歸參數；最后，在給定待估計面部年齡圖像時，提取面部形狀和容貌特征并利用已學習的高斯過程回歸模型估計對應年齡。

技術領域

本發明屬于計算機視覺技術領域，涉及面部年齡估計技術，主要應用于基于年齡的登陸控制，年齡差異化廣告以及年齡相關的人機交互技術等領域。

背景技術

面部年齡估計技術是指通過計算機算法對人臉面部特征進行分析后，自動估計人體年齡的技術。通常，計算機通過攝像頭采集人臉圖像(照片)，并對面部特征進行提取和分析，自動估計該圖像對應的年齡。由于該技術在年齡相關的人際交互、基于年齡的登陸控制和年齡差異化廣告方面都有非常廣泛的應用，因此它引起了計算機視覺領域學者的廣泛興趣和關注。目前已有的人臉面部年齡估計算法可以分為3大類：(1)通用年齡估計方法，(2)性別差異化年齡估計方法，和(3)個性化年齡估計算法。

通用估計方法作為最常見的一種年齡估計方法，其基本原理是假設所有人的面部特征和對應年齡之間存在通用(共同)的映射關系，該映射關系可以通過線性或非線性回歸擬合實現。該類方法的優點是模型簡單，不受訓練樣本數多少的影響。而其缺點在于估計的準確性一般，原因在于每個個體面部特征與真實年齡之間的映射關系存在一定差異，只通過一個通用模型無法覆蓋上述所有差異性。參見文獻：A.Lanitis,C.J.Taylor,andT.F.Cootes,Automatic Interpretation and Coding of Face Images using FlexibleModels,IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,vol.19,no.7,pp.743–756,1997。

發明內容

本發明提供一種基于高斯過程回歸的性別差異化面部年齡估計方法，首先提取面部圖像的形狀特征，并對光照歸一化和形狀歸一化后圖像提取容貌特征；接著，根據所有圖像對應的標定年齡建立性別差異化的從面部特征到目標年齡的高斯過程回歸模型，并求解回歸參數；最后，在給定待估計面部年齡圖像時，提取面部形狀和容貌特征并利用已學習的高斯過程回歸模型估計對應年齡。示意圖參見圖1。

為了方便地描述本發明內容，首先對一些術語進行定義。

定義1：面部特征點。人為定義人面部的一些特殊點，例如嘴角點，眼角點等，見圖2。

定義2：FaceTracker。一種用于跟蹤定位面部特征點的方法。

定義3：仿射變換。在幾何上定義為兩個向量空間之間，由旋轉、縮放和平移組成的變換。仿射變換是由于拍攝剛性物體的位置、距離和角度所不同引起的同一物體在不同圖像中呈現的外觀不一致，見圖4。假設對原始圖像進行平移量為(t_x為水平方向的平移量，t_y為水平方向的平移量),旋轉角度為和縮放倍數為的仿射變換，則變換后圖像任意一點與原圖像對應點之間的關系可表示為：

上式的等價表示為：

這里β₁＝scosθ,β₂＝ssinθ,β₃＝st_xcosθ+st_ysinθ,β₄＝-st_xsinθ+st_ycosθ，也可等價為：

一旦β₁,β₂,β₃,β₄這4個參數確定，對應的具體的仿射變換也即確定。