基于人脸图像的年龄估计关键技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究的背景与意义 | 第12-14页 |
| 1.2 研究内容的现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 基于声音与步态的年龄估计 | 第14-15页 |
| 1.2.2 人脸老化建模 | 第15-16页 |
| 1.2.3 基于人脸图像的年龄估计 | 第16-17页 |
| 1.3 基于人脸图像年龄估计的挑战 | 第17-18页 |
| 1.4 论文的内容和贡献 | 第18-19页 |
| 1.5 论文组织 | 第19-20页 |
| 第二章 基于人脸图像的年龄估计 | 第20-30页 |
| 2.1 年龄估计的一般流程 | 第20页 |
| 2.2 图像预处理 | 第20-21页 |
| 2.3 基于人脸图像年龄估计的相关工作 | 第21-27页 |
| 2.3.1 特征表示 | 第21-25页 |
| 2.3.2 估计方法 | 第25-27页 |
| 2.4 基于人脸图像的年龄估计常用数据集 | 第27-28页 |
| 2.5 实验评价指标 | 第28-29页 |
| 2.6 小结 | 第29-30页 |
| 第三章 人脸图像年龄特征表示 | 第30-46页 |
| 3.1 引言 | 第30-31页 |
| 3.2 LBP特征及其变形 | 第31-32页 |
| 3.3 基于权重分布的特征学习方法 | 第32-38页 |
| 3.3.1 学习权重分布图 | 第32-36页 |
| 3.3.2 基于权重分布的LBP特征 | 第36-38页 |
| 3.4 基于单元粒度的特征融合方法 | 第38-39页 |
| 3.5 实验及分析 | 第39-45页 |
| 3.5.1 基于权重分布的LBP特征 | 第39-42页 |
| 3.5.2 融合特征 | 第42-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 软双层年龄估计模型 | 第46-63页 |
| 4.1 引言 | 第46-47页 |
| 4.2 年龄段分类 | 第47-51页 |
| 4.3 年龄回归模型 | 第51-54页 |
| 4.4 实验及分析 | 第54-61页 |
| 4.4.1 FG-NET数据集 | 第54-57页 |
| 4.4.2 Sample数据集 | 第57-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-63页 |
| 第五章 总结和展望 | 第63-65页 |
| 5.1 总结 | 第63页 |
| 5.2 展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-72页 |
| 简历与科研成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
