基于深度卷积网络的人脸年龄分析算法和实现,本文是一篇关于卷积论文范文，可作为相关选题参考,和写作参考文献。
卷积论文参考文献：
摘 要：作为一种新兴的生物特征识别技术,基于人脸图像的年龄估计技术在目前已经成为计算机视觉、人机交互等领域的一个重要研究课题.2006年以来,深度卷积网络在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域广泛使用,取得了很好的效果.本文基于深度卷积网络的人脸年龄分析算法,构建一个多层卷积神经网络,通过卷积神经网络获取深度卷积激活特征,作为人脸年龄估计的特征,并利用支持向量机（SVM）的方法训练年龄估计模型,得到年龄估计结果,在人脸识别权威数据集Morph上获得了91.3%的正确率,同时也对比在了不同条件下对实验结果的影响.
关键词：深度学习；卷积神经网络；年龄估计
中图分类号：TP301 文献标识码：A
Abstract：As an emerging biometric technology,the age estimation based on facial images has become an important research topic in the field of computer vision,human computer interaction,etc.Since 2006,Deep Convolutional Neural Network has been widely used and obtained good effects in the field of image recognition,speech recognition,natural language processing,etc..In age estimation algorithm based on Deep Convolutional Neural Network,the paper constructs a multilayered convolutional neural network.Taking the deep convolutional activation features as the facial distinctions of age estimation, the paper applies Support Vector Machine（SVM） to train the age estimation model and acquire estimation results.The algorithm has obtained 91.3% accuracy in Morph,the authoritative facial recognition dataset.Meanwhile,the experiment results in different conditions he been compared.
Keywords：deep learning；convolutional neural network；age estimation
1 引言（Introduction）
人脸年龄分析算法是利用计算机技术根据人脸图像随年龄变化的规律进行建模,从而使机器能够根据人脸图像计算出人的大致年龄或所属的年龄范围.在很多领域,年龄信息作为人体的一种重要生物特征有着巨大的应用潜力[1-3].基于人脸图像的年龄估计技术作为一种新兴的生物特征识别技术,目前已经成为计算机视觉、人机交互等领域的一个重要研究课题,近几年关注年龄估计的研究越来越多.
深度卷积网络作为一种有效的方法,将局部连接、权值共享和空间下采样结合起来,可以简化人脸特征提取流程,但是由于各种干扰条件,可能使得实验结果不是很理想,本文实验重点是探究侧脸,图像分辨率等因素对于实验结果的干扰情况.
2 人脸图像预处理与特征提取（Face image pretreatment
and characteristic picking-up）
基于人脸图像的年龄估计系统是一种非常典型的机器学习系统,其流程如图1所示.
2.1 预处理
获取图像的第一个步骤是人脸图像预处理,其主要目的是消除图像中的冗余信息,滤除各种干扰、噪声,提高有关信息的可检测性,从而提高识别的可靠性.这一过程采用的方法有五种：①灰度化；②旋转图片使两眼连线处于水平位置；③将图片按两种方式进行裁剪（包括嘴和不包括嘴）；④尺度归一化,固定两眼之间的距离及眼睛与鼻尖（包括嘴时）或眼睛与鼻子下端（不包括嘴）时的距离；⑤直方图均衡化.
2.1.1 裁剪
裁剪包括嘴时：分别以双眼连线中点、鼻尖的位置坐标作为参照中心,以两眼连线距离及眼睛与鼻尖之间的距离作为参照大小,裁剪出一定大小的人脸图像,裁剪示意图如图2所示.
裁剪不包括嘴时：分别以两眼连线中点、鼻子下端坐标作为参照中心,以两眼连线距离及眼睛与鼻子下端之间的距离作为参照大小,裁剪出一定大小的人脸图像,裁剪示意图如图3所示.
2.1.2 灰度化
彩像中的每个像素的值由红、绿、蓝三个通道上的值来决定,而灰度图像的每个像素的值为亮度信息,存储空间仅为彩像的三分之一.灰度化可以将彩片每个像素的RGB值转化为灰度值,转化公式如下：
其中,分别表示输入的彩像的红、绿、蓝三通道上的值,为输出的灰度图像对应的灰度值.
2.2 特征提取
面部特征提取大致分为三个步骤：
（1）特征点定位
采用多尺度总和评估A方法,在采用一系列的特征点来描述之前,首先针对特定目标建立形状模型之后,这称为点分布模型,然后对形状模型中的每个特征点,建立特征点附近的灰度模型,即建立模型和特征点匹配的过程.
结论：关于卷积方面的论文题目、论文提纲、卷积论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
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