论文摘要：基于2D和3D人脸图像的年龄估计和老化模拟

年龄识别及老化模拟是人脸识别领域的一个重要的方向，也是影响识别效率的主要瓶颈之一。该研究具有重要的科学意义和实用价值，主要可应用于以下几个方面，人脸数据库自动更新、失踪人口搜寻、电子娱乐等。限于数据等特有的非技术难点，国内外进行此方面工作的研究者相对较少。本文在国内外研究基础上，做了一定研究和实验，着重分析了面部区域受老化影响的差异，并在此基础上提出了基于局部年龄变化敏感区域的年龄估计；并利用三维图像光照、姿态鲁棒的优势，改善年龄识别效果。在老化方面的研究，提出一种新的基于Beier-Neely区域形变技术的幼年个体轮廓变化的模拟。本论文主要内容如下：1. 对当前的国内外年龄识别以及老化模拟的研究现状以及主要方法做了系统的综述及分析。2. 采用自适应boosting算法对人脸图像进行年龄变化敏感区域的选择。基于所选择出的敏感区域，利用LBP（Local Binary Pattern）局部特征描述符表示样本数据，并采用二次回归技术实现年龄估计。3.　提出了一种基于2D与3D人脸图像融合的年龄分类算法。该算法将3D图像光照、姿态鲁棒的优势与2D图像丰富的纹理信息相结合，从而有效地提升了分类效果。本文提取三维图像形状索引（Shape Index）特征， 并采用不同的融合策略融合二维图像信息，并给出对比试验。4. 提出了一种基于field morphing区域形变技术的轮廓老化模拟算法。该算法主要针对幼年个体轮廓的变化。采用基于Beier-Neely区域形变的后向插值技术，通过学习的方法获得控制线对的变化趋势，然后通过控制线对得到模拟后的脸部轮廓变化映射关系。

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