基于2D-PCA的有年齡變化的人臉識別技術(shù)研究.pdf

1、人臉識別技術(shù)是人工智能領(lǐng)域里非常熱門的研究方向，從上世紀60年代到現(xiàn)在人臉識別技術(shù)發(fā)展過程中遇到過許多難題，有年齡變化的人臉識別就是其中之一。在有年齡變化的人臉識別過程中，由于人臉的可塑性非常強，隨著年齡變化人臉會發(fā)生一系列的變化，比如皺紋，臉部肌肉松弛等，而臉部衰老的模式都是不確定的，因此并沒有一個有效的函數(shù)能夠?qū)λダ线^程進行一個準(zhǔn)確的描述，因此有年齡變化的人臉識別技術(shù)的一個難點是如何建立一個有效的衰老模型。在沒有準(zhǔn)確的衰老模型參照的

2、情況下，本文從降低程序運行的時間復(fù)雜度的角度對有年齡變化的人臉識別技術(shù)進行了研究。
　　本文主要研究的內(nèi)容有兩個，第一，基于FG-NET數(shù)據(jù)庫進行了年齡估計方法研究，并首次采用了2D-PCA方法進行降維處理，并和傳統(tǒng)的PCA方法進行了性能對比；第二，同樣采用了2D-PCA方法基于MORPH數(shù)據(jù)庫進行了人臉識別方法研究，并且和PCA方法進行了性能對比。
　　本文的主要工作有：
　?。?）深入研究了2D-PCA方法，普通P

3、CA方法需要將二維的人臉圖像矩陣轉(zhuǎn)化成一維的圖像向量，在轉(zhuǎn)化為一維之后由于維數(shù)過大導(dǎo)致計算量大幅攀升，進而使得程序運行時間大大增加，而采用2D-PCA的方法只需要直接讀取二維圖像信息，從而避免了繁雜的計算過程，本文提出將2D-PCA方法分別引入到基于年齡老化數(shù)據(jù)庫的年齡估計和人臉識別研究中，并取得了不錯的效果。
　　（2）傳統(tǒng)的年齡估計方法在讀取圖像信息上往往采用的是PCA方法進行降維處理，采用標(biāo)定點方法雖然效果十分優(yōu)秀，但是由于

4、標(biāo)定點方法需要手工標(biāo)定特征點，進而需要消耗大量的時間，本文提出基于2D-PCA方法在FG-NET數(shù)據(jù)庫上的年齡估計仿真實驗，分別采用2D-PCA、PCA以及標(biāo)定點的方法進行了對比實驗，其中標(biāo)定點方法所采用的圖片每張都包含68個標(biāo)定點，三種方法在Matlab仿真環(huán)境下運行的時間復(fù)雜度上進行了對比實驗。
　　（3）基于MORPH數(shù)據(jù)庫使用MatlabGUI開發(fā)了有年齡變化的人臉識別系統(tǒng)，在年齡老化數(shù)據(jù)庫識別率低下的情況下，本文提出將2