人臉圖像年齡估計(jì)綜述

魏文明

【摘 要】作為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域帶你一個(gè)重要研究方向，人臉年齡估計(jì)具有非常廣泛的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。本文主要介紹了人臉年齡估計(jì)的相關(guān)方法：基于概率模式的方法、年齡函數(shù)方法、子空間模式方法。

【關(guān)鍵詞】年齡估計(jì)、圖像處理

【中圖分類號(hào)】TP75【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A【文章編號(hào)】1672-5158（2013）02-0170-01

1 引言

人臉年齡估計(jì)是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域和圖像處理領(lǐng)域的重要研究課題，一直受到諸多研究人員的關(guān)注。所謂人臉年齡估計(jì)就是根據(jù)人臉圖像提取年齡特征，采用計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行相關(guān)處理分析，自動(dòng)判定人臉圖像年齡的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)。人的年齡是一個(gè)隨時(shí)間變化的長(zhǎng)期的過程，在人的外部表現(xiàn)比較明顯，如：人臉輪廓的變化、人臉皮膚的變化等，隨著年齡的增長(zhǎng)，人臉外貌會(huì)產(chǎn)生很大變化。

2 人臉年齡估計(jì)的方法分類

人臉年齡估計(jì)方法根據(jù)不同分類標(biāo)準(zhǔn)可分成不同的類別。多數(shù)分類是根據(jù)提取的特征進(jìn)行的，可以分成三類：基于局部特征的人臉年齡估計(jì)方法，基于整體特征的人臉年齡估計(jì)方法，局部特征和整體特征相結(jié)合的人臉年齡估計(jì)方法。本文根據(jù)年齡估計(jì)發(fā)展歷程進(jìn)行分類：基于概率模式的方法，基于年齡函數(shù)的方法，基于年齡模式子空間的方法和其他新方法在年齡估計(jì)中的應(yīng)用四類。

2.1 基于概率模式的方法

Hayashi等人[2]研究了基于Hough變換的皺紋紋理和人臉圖像膚色分析的年齡和性別識(shí)別，由于主要采用皺紋特征進(jìn)行分析統(tǒng)計(jì)，加上同齡男女皺紋相差巨大，所以精度不高。Lga等人開發(fā)一個(gè)用于估計(jì)年齡和性別識(shí)別的系統(tǒng)[3]，采用Gabor小波提取臉部特征，用支持向量機(jī)做為分類器進(jìn)行年齡估計(jì)，得到較好效果。Lanitis等人[3]提出了一種定量的年齡分類器評(píng)估方法，可以合理而準(zhǔn)確地估計(jì)未知人臉的年齡，但其人臉庫(kù)中的圖像僅限于 0～30歲，很難進(jìn)行整個(gè)年齡段的年齡估計(jì)。

概率模型方法是最早使用在年齡估計(jì)中的一種方法，早期進(jìn)行年齡估計(jì)主要是通過一些簡(jiǎn)單的特征如紋理的數(shù)量、顱骨的形狀比例、顏色信息等進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得出這些特征與年齡之間的簡(jiǎn)單關(guān)系，仍后根據(jù)這些關(guān)系進(jìn)行年齡分類。這種方法簡(jiǎn)單、計(jì)算量小，但是估計(jì)精度不高，沒有什么使用價(jià)值。

2.2 年齡函數(shù)方法

Lanitis et al [5]提出了第一個(gè)真正的年齡估計(jì)算法（年齡函數(shù)法），他們的年齡估計(jì)模式是采用一個(gè)年齡函數(shù)：通過對(duì)個(gè)人不同年齡的人臉圖像進(jìn)行訓(xùn)練，從而得到一個(gè)確定的二次年齡函數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，這種方法對(duì)年齡估計(jì)十分有效。

胡斕，夏利民在文獻(xiàn)[6]中提出了基于Boosting RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到年齡估計(jì)函數(shù)的方法，文中首先用NMF方法提取人臉特征，然后用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RBF（Radial Basis Function）逼近的方法，確定一個(gè)人臉圖像特征與相應(yīng)年齡之間的估計(jì)函數(shù)。樊莉靜和張建明提出了一種基于局域二值模式LBP與SVM回歸相結(jié)合的年齡估計(jì)方法。張建明[4]于2010年又提出了提出了一種基于優(yōu)選LBP與加權(quán)SVM回歸相結(jié)合的年齡估計(jì)方法。

實(shí)驗(yàn)表明年齡函數(shù)方法要比基于概率模型的年齡特征分類方法性能要好，主要是基于概率模型方法沒有考慮年齡變化的獨(dú)立特征。但是年齡函數(shù)也有其缺陷：第一，采用二次函數(shù)表示人臉隨年齡變化的規(guī)律主要是憑經(jīng)驗(yàn)，沒有理論證明；第二，年齡函數(shù)沒有很好的應(yīng)用人臉隨年齡變化的時(shí)序特征；第三，訓(xùn)練的年齡函數(shù)是單獨(dú)的個(gè)人年齡函數(shù)，而不同人的人臉隨年齡變化差異巨大；第四，待估計(jì)年齡的人臉圖像的年齡函數(shù)只是通過已知年齡函數(shù)的線性組合，而不是從某個(gè)模型生成年齡函數(shù)。

2.3 子空間模式方法

子空間模式方法主要有三類：線性判別分析，非負(fù)矩陣分解算法和年齡模式子空間。線性判別分析是一種常用的子空間分析方法，它通過最大化樣本類間差異，最小化樣本類內(nèi)差異，提取最具判別能力的低維特征，屬于有監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法。高峰等人提出一種基于Gabor特征和模糊線性判別分析（模糊 LDA）相結(jié)合的人臉年齡分類方法。

Xin Geng等人先后提出了一種基于子空間的自動(dòng)年齡估計(jì)方法年齡模式子空間AGES（Aging Pattern Subspace），AGES是單個(gè)人的人臉圖像在時(shí)間序列上的排列。在單個(gè)年齡模式中所有的人臉圖像都必須是一個(gè)人的，所以一般的年齡模式都是不完整的。

子模式空間方法比年齡函數(shù)方法性能要好，它的優(yōu)點(diǎn)表現(xiàn)為：它很好的應(yīng)用了人臉隨年齡變化的時(shí)序特征；有相應(yīng)的理論基礎(chǔ)；可以構(gòu)建完整的年齡估計(jì)模型用于人臉年齡估計(jì)。但該方法的缺點(diǎn)是計(jì)算量大，很難應(yīng)用于實(shí)際。

3 結(jié)束語(yǔ)

人臉年齡估計(jì)是人臉識(shí)別領(lǐng)域的一個(gè)新的研究方向，近年來(lái)已經(jīng)成為一個(gè)研究熱點(diǎn)。由于發(fā)展時(shí)間不長(zhǎng)，所有存在很多問題需要解決，首先是需要建立比較完整的人臉年齡估計(jì)圖像數(shù)據(jù)庫(kù)，其次是尋找好的預(yù)處理方法和年齡特征提取方法。并且人臉年齡估計(jì)技術(shù)的發(fā)展在推動(dòng)社會(huì)發(fā)展方面起著重要作用，并對(duì)其他技術(shù)有一定的促進(jìn)作用。在今后的工作中，我們要努力需找圖像預(yù)處理方法、年齡特征提取方法和分類模型用以提高年齡估計(jì)的精度。

參考文獻(xiàn)

[1] H.K.Young，V.L.Niels， “Age Classification from Facial Images，”Proceedings of IEEE Conf.on Computer Vision and Pattern Recognition. Seattle， Washington，U. S.A，1994：762-767

[2] J.Hayashi，“Age and Gender Estimation Based on Wrinkle Texture and Color of Facial Images，” Proceedings of the 16th International Conference. 2002：405-408

[3] Lanitisa， Taylorc，Cootesytf，“Toward automatic simulation of aging effects on face images”IEEE Trans on Pattern Analysis and Ma chine Intelligence， 2002，24 （4）： 442-445

[4] Jian-Ming Zhang，F(xiàn)ang Fang，Li Chen，F(xiàn)eng Qing-Yang， Xiao Liu，“Age estimati on based on selected local binary and weighted support vector machine，”Application Research of Computers，Vol.27，No.1 ，Jan.2010

[5] A. Lanitis，C.J.Taylor， and T.Cootes，“Toward Automatic Simulation of Aging Effects on Face Images，” IEEE Trans.Pattern Analysis and Machine Intelligence，vol.24，no.4，pp.442-455，Apr.2002

[6] 胡 斕，夏利民，“基于 Boosting RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉年齡估計(jì)，”計(jì)算機(jī)工程，第32卷 第19期，2006