人脸图像的年龄估计
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 概述 | 第7-11页 |
| ·促进因素 | 第7-8页 |
| ·人脸识别技术的推动 | 第7-8页 |
| ·年龄相关数据自动统计分析 | 第8页 |
| ·人脸年龄面貌自动预测 | 第8页 |
| ·意义 | 第8-9页 |
| ·挑战 | 第9页 |
| ·论文组织 | 第9-11页 |
| 第二章 人脸年龄模式识别研究现状 | 第11-23页 |
| ·年龄模式识别分类及影响因素 | 第11-14页 |
| ·人脸年龄面貌预测 | 第11-12页 |
| ·人脸年龄估计 | 第12-13页 |
| ·主要影响因素 | 第13-14页 |
| ·人脸年龄估计 | 第14-18页 |
| ·基于年龄回归的模型 | 第14-16页 |
| ·基于年龄模式空间 | 第16-18页 |
| ·人脸年龄面貌的预测和模拟 | 第18-20页 |
| ·基于特征点的方法 | 第18-19页 |
| ·基于年龄原型的方法 | 第19-20页 |
| ·实验评估方法 | 第20-21页 |
| ·人脸数据库 | 第21-22页 |
| ·发展趋势 | 第22页 |
| ·小结 | 第22-23页 |
| 第三章 人脸图像的年龄特征提取 | 第23-36页 |
| ·构建平均脸 | 第23-24页 |
| ·基于PCA 的年龄特征提取 | 第24-27页 |
| ·PCA 方法的基本原理 | 第24-26页 |
| ·基于PCA 的年龄特征提取算法 | 第26-27页 |
| ·基于年龄流形的特征提取算法 | 第27-31页 |
| ·流形学习的基本原理 | 第27-28页 |
| ·基于年龄流形的特征提取算法 | 第28-31页 |
| ·实验组织 | 第31-32页 |
| ·实验结果 | 第32-34页 |
| ·平均脸实验 | 第32-33页 |
| ·特征提取对比实验 | 第33-34页 |
| ·小结 | 第34-36页 |
| 第四章 人脸图像的年龄估计 | 第36-48页 |
| ·基于最小二乘法的全局年龄函数 | 第36-38页 |
| ·基于支持向量回归的全局年龄函数 | 第38-44页 |
| ·线性支持向量机 | 第39-42页 |
| ·非线性支持向量机 | 第42-43页 |
| ·支持向量回归 | 第43-44页 |
| ·基于支持向量回归的年龄函数 | 第44页 |
| ·年龄估计 | 第44-45页 |
| ·实验结果 | 第45-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 第五章 总结与展望 | 第48-51页 |
| ·年龄特征提取总结 | 第48-49页 |
| ·年龄估计总结 | 第49页 |
| ·展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-57页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
