[發明專利]一種基于動態區間的人臉年齡估計方法

在審

• 申請號: 201610015237.6
• 申請日: 2016-01-11
• 公開（公告）號: CN105678269A
• 公開（公告）日: 2016-06-15
• 發明（設計）人: 陳葉旺;賴德河;駱翔宇;杜吉祥
• 申請（專利權）人: 華僑大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 廈門市首創君合專利事務所有限公司 35204
• 代理人: 張松亭

技術領域

本發明涉及人臉識別領域，特別涉及一種基于動態區間的人臉年齡估計方法。

背景技術

人臉是一個豐富的信息源，人們可以很容易的從人臉中獲取大量的相關信息：如身份， 性別，態度等等。所以與人臉相關的信息處理技術已經成為計算機視覺、人機交互和模式識 別等領域中的重要研究課題。基于人臉圖像的年齡估計是指應用計算機技術對人臉圖像隨年 齡變化的規律進行建模，從而使機器能夠根據面部圖像推測出人的大概年齡或所屬的年齡范 圍。

人臉的老化受到非常多因素的影響，不僅與人的性別，種族，健康狀況、生活方式、工 作性質、生活壓力和社會影響等多種因素有關，同時還受到遺傳基因的影響，具有多樣性以 及不確定性的特點。隨著年齡的增大，不同的人在同一年齡段將呈現出不同的外貌形態，即 屬于同一年齡的大部分人臉看起來是差不多的，少數人臉看起來比他的同齡人偏老，少數人 臉看起來比他的同齡人偏年輕。所以基于人臉圖像的年齡估計無論在學術研究或是在實際應 用系統的設計中都存在巨大的困難和挑戰。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的不足，提出一種基于動態區間的人臉年齡估計方法， 解決了傳統的年齡組估計方法中存在的預定義年齡組區間大小過大，處于不同年齡組邊界上 的人臉圖像很容易估計錯誤的問題。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：

一種基于動態區間的人臉年齡估計方法，包括如下步驟：

步驟101：提取人臉的特征；

步驟102：用聚類算法找到每個年齡的中心人臉；

步驟103：根據待估計人臉與中心人臉的相似程度，選擇TopK個最相似的人臉所對應 的年齡作為預測年齡，定義置信區間與置信度的關聯函數；

步驟104：根據置信區間與置信度的關聯函數，對每個年齡的所有測試圖像的TopK個 估計年齡用矩估計法估計人臉年齡的條形統計圖、正態分布曲線及正態分布的期望和標準 差；

步驟105：根據正態分布的累積分布函數，計算出不同的置信度及對應的置信區間。

步驟103中置信區間與置信度關聯函數如下：

其中CL表示置信度，CI表示置信區間，M表示測試集中總的人臉數，表示估計年齡；L(·)和U(·)分別為置信區間CI的下界和上界估計函數；I{·}為判別函數，表示如果估計年齡落在CI區間內，則I{·}的值加1，否則為0。

置信區間CI的下界L和上界U計算公式如下：

L＝Average(Top_1...Top_m),U＝Average(Top_k-m...Top_k)

其中L表示前m個估計年齡的平均值，U表示后k-m個估計年齡的平均值。

步驟105中，根據正態分布的累積分布函數，計算出不同的置信度及對應的置信區間所 使用的公式如下：

CL＝F(μ+n·σ)-F(μ-n·σ)

CI＝[μ-n·σ，μ+n·σ]

其中F(·)表示正態分布的累積分布函數，μ表示正態分布函數的期望，σ表示正態分布 函數的標準差，n表示可調節的實數。

步驟101中提取的人臉特征，包括AAM特征、人臉的LBP紋理特征和皺紋特征；

步驟102中所述中心人臉處于每個年齡簇的中心，它到簇中每個人臉的距離平方和最 小。

步驟103中所述待估計人臉與中心人臉的相似程度，通過1-范數及2-范數來度量。

本發明具有如下有益效果：

通過提取人臉的關鍵性特征，用聚類算法找到了每個年齡的中心人臉圖像，得到最相似 的TopK個人臉所對應的年齡，針對有多個離散年齡的估計結果，引用了置信度及置信區間 這一新的評價標準來評估方法的性能，并用矩估計法得到估計年齡的分布曲線函數，計算出 不同的置信度及對應的置信區間，有效地解決了傳統的單一年齡估計方法準確率不高的問 題。

以下結合附圖及實施例對本發明作進一步詳細說明，但本發明的一種基于動態區間的人 臉年齡估計方法不局限于實施例。

附圖說明

圖1為本發明方法的主流程圖；

圖2為本發明35歲人臉的條形統計圖和正態分布曲線。

具體實施方式