基于人脸图片边缘信息的眼镜检测

人脸戴眼镜的识别是人脸识别领域的一个部分,对其进行研究有着重要意义。在人脸检测的基础上,针对没有眼镜的鼻梁区域轮廓干扰信号相对少的特点,通过准确的鼻梁区域定位和提取,利用拉普拉斯算子对边缘轮廓信息比较敏感,而且对周围的像素灰度差值不受影响的特点,对图片中人脸是否戴眼镜进行有效的检测和识别。实验结果表明,该算法具有识别效果佳、实时性好、检测速度快等优点,能够快速检测出人脸图片中的人脸是否戴有眼镜。

基于特征分类器的研究与优化的人脸年龄分类

由于人的年龄特征具有较强的个体差异性和不可控制性,现有的年龄估计结果和实践经验表明,年龄估计的研究还需要对特征分类器进行更深入的研究。本文提出了对特征分类器进行研究与优化,通过比较LBP和AAM两种特征提取法,选用支持向量机分类器,利用网格搜索的交叉验证法搜索高斯径向基核函数最优参数,用"一对一"的多分类方式实现对人脸年龄分类。实验结果表明,实现对年龄段的分类,同时总结了不同特征分类器的基本应用规律。