基于多重多元回归的人脸年龄估计
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 第1章 引言 | 第7-13页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-11页 |
| 1.3 研究内容及创新 | 第11页 |
| 1.4 论文结构 | 第11-13页 |
| 第2章 基于人脸图像的年龄估计 | 第13-25页 |
| 2.1 人脸年龄估计算法的基本流程 | 第13-14页 |
| 2.2 人脸年龄特征提取 | 第14-19页 |
| 2.2.1 人体测量学模型 | 第14-15页 |
| 2.2.2 主动外观模型 | 第15-17页 |
| 2.2.3 局部二值模式 | 第17页 |
| 2.2.4 基于仿生学的模型 | 第17-19页 |
| 2.3 基于人脸图像的年龄估计算法 | 第19-23页 |
| 2.3.1 分类算法 | 第19-20页 |
| 2.3.2 回归算法 | 第20-21页 |
| 2.3.3 分类与回归混合算法 | 第21-22页 |
| 2.3.4 基于年龄有序性的算法 | 第22-23页 |
| 2.3.5 基于标记分布学习的算法 | 第23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 偏最小二乘回归 | 第25-29页 |
| 3.1 偏最小二乘的研究背景 | 第25-27页 |
| 3.2 偏最小二乘的基本原理 | 第27-28页 |
| 3.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 基于多重多元回归的人脸年龄估计 | 第29-35页 |
| 4.1 年龄的标记分布 | 第29-32页 |
| 4.1.1 标记分布 | 第29-30页 |
| 4.1.2 年龄的标记分布 | 第30-32页 |
| 4.2 基于标记分布学习的人脸年龄估计 | 第32页 |
| 4.3 多元多重回归的人脸年龄估计 | 第32-34页 |
| 4.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第5章 实验与结果分析 | 第35-45页 |
| 5.1 人脸数据库 | 第35-38页 |
| 5.1.1 FG-NET数据库 | 第35-36页 |
| 5.1.2 MORPH数据库 | 第36-38页 |
| 5.2 实验设置 | 第38-40页 |
| 5.3 潜在成分个数对模型性能的影响 | 第40-41页 |
| 5.4 高斯分布标准差对模型性能的影响 | 第41-42页 |
| 5.5 各种年龄估计方法的性能对比 | 第42-43页 |
| 5.6 本章小结 | 第43-45页 |
| 第6章 总结与展望 | 第45-47页 |
| 6.1 工作总结 | 第45页 |
| 6.2 工作展望 | 第45-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 在攻读学位期间的研究成果 | 第52页 |
