[發(fā)明專利]一種基于深度稀疏表示的人臉年齡估計(jì)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710546450.4
• 申請(qǐng)日: 2017-07-06
• 公開（公告）號(hào): CN107330412B
• 公開（公告）日: 2021-03-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 廖海斌
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 湖北科技學(xué)院
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00
• 代理公司: 暫無(wú)信息
• 代理人: 暫無(wú)信息

1.一種基于深度稀疏表示的人臉年齡估計(jì)方法，其特征在于，本方法包括如下步驟：

A、構(gòu)建鑒別字典學(xué)習(xí)模型：

其中，r(A_i，D，X_i)為人臉重構(gòu)保真項(xiàng)，||X||₁為稀疏約束項(xiàng)以保證求解系數(shù)的稀疏性，其中，A_i為第i類人臉年齡訓(xùn)練樣本，訓(xùn)練樣本集A由完備字典D線性組合表示，X為稀疏表示系數(shù)矩陣；

f(X)為鑒別約束項(xiàng)，L(D_i)＝||D_i||_*為低秩(Low-rank)正定化噪聲處理項(xiàng)，λ₁，λ₂，γ為平衡因子參數(shù)；

式(1)字典學(xué)習(xí)模型的目標(biāo)函數(shù)求解可以通過(guò)交替迭代的方法進(jìn)行求解；

B、根據(jù)AAM特征對(duì)年齡進(jìn)行粗估計(jì)

首先，利用步驟A介紹的字典學(xué)習(xí)方法求得的完備字典D_AAM對(duì)測(cè)試人臉y進(jìn)行稀疏表示求取稀疏表示系數(shù)x_AAM：

其中，γ為常量平衡因子；重寫稀疏表示系數(shù)其中，系數(shù)向量對(duì)應(yīng)于子字典

然后，根據(jù)定義每類的殘差：

其中，第一項(xiàng)為第i類的重構(gòu)誤差項(xiàng)，第二項(xiàng)為稀疏表示系數(shù)與第i類系數(shù)均值的距離，w為預(yù)設(shè)的平衡權(quán)值；對(duì)e_i進(jìn)行排序，選取前k個(gè)較小的e_i作為下一步驟的字典類別；

C、根據(jù)BIF特征對(duì)年齡進(jìn)行估計(jì)

根據(jù)步驟A獲得完備字典D_BIF，使用步驟B得到的類別對(duì)其進(jìn)行提煉得到精簡(jiǎn)后的字典D′_BIF；對(duì)測(cè)試人臉y利用D′_BIF再次進(jìn)行稀疏表示求取稀疏表示系數(shù)

然后，根據(jù)式(3)求取e_i，并選取前較小的k類別作為下一步驟的字典類別；

D、根據(jù)Gabor特征和LBP特征年齡進(jìn)行估計(jì)

根據(jù)步驟A獲得完備字典D_GL，使用步驟C得到的類別對(duì)其進(jìn)行提煉得到精簡(jiǎn)后的字典D′_GL；對(duì)測(cè)試人臉y利用去除奇異類后的D′_GL第三次進(jìn)行稀疏表示求取稀疏表示系數(shù)

E、通過(guò)年齡估計(jì)模塊對(duì)年齡自動(dòng)估計(jì)

年齡估計(jì)分為模型訓(xùn)練和年齡估計(jì)兩個(gè)階段

模型訓(xùn)練階段：將0～80歲的人臉年齡以10歲為間隔分成8組；每組利用支持向量回歸(SVR)單獨(dú)訓(xùn)練一個(gè)估計(jì)模型，總共得到8個(gè)不同的年齡估計(jì)器；

年齡估計(jì)階段：首先，根據(jù)深度稀疏表達(dá)模型對(duì)待估人臉進(jìn)行分組；然后，根據(jù)第一步的分組情況，選擇相應(yīng)的SVR模型進(jìn)行年齡估計(jì)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于深度稀疏表示的人臉年齡估計(jì)方法，其特征在于，本方法還包括一個(gè)最終年齡特征提取的步驟，方法如下：將步驟B求取的系數(shù)置0，并將步驟D求取的系數(shù)代入其相應(yīng)的類別位置得到最終的人臉特征。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于深度稀疏表示的人臉年齡估計(jì)方法，其特征在于，本方法還包括一個(gè)基于因子分析的人臉身份信息去除的步驟，方法如下：

其中，為進(jìn)行人臉身份因子去除后的人臉年齡特征向量；y^sc為原始的人臉特征向量；是只與人臉身份信息有關(guān)的身份因子向量。