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脸部形态是人类重要的生物特征之一,在个体识别和社交等方面都具有十分重要的作用。随着年龄的增长,人脸形态外观会出现不可逆转的衰老。在法庭科学领域中,这一变化会给法医学、视频图像侦查等工作的开展带来较大困难,影响破案效率。因此,人脸年龄估计与年龄面貌重构技术的研究对刑事侦查、社会治安等领域具有重要实战意义。目前多数研究年龄估计准确度不高,老化模拟效果不理想;大多基于国外公共人脸数据库的二维人脸图像,很少有针对我国人群三维人脸图像的相关研究。因此急需针对我国各地域族群的老化模式展开研究,为精细刻画人脸图像提供重要技术支撑。本文基于自主构建的我国不同地域族群的三维人脸图像数据库,使用偏最小二乘回归法(Partial Least Square Regression,PLSR)建立人脸数据与年龄的回归模型,并着重进行了两方面的研究:(1)维吾尔族男性三维人脸图像的年龄估计及年龄面貌重构。首先比较了该群体不同年龄段的样本平均脸,发现随着年龄的增长,平均脸会发生眼角下垂,脸颊凹陷、鼻唇沟加深等衰老特征变化。而后构建了该群体年龄估计的PLSR回归模型,估计年龄和真实年龄之间的系数(Pearson Correlation Coefficient,PCC)为0.71,相关性已达显著程度。估计年龄的平均绝对偏差(Mean Absolute Deviation,MAD)为6.37岁,其中31-40岁组的年龄估计MAD最小。回归系数热图展示了脸部不同老化区域对年龄模型的影响程度,这些老化区域与人眼视觉上识别的老化部位一致。最后,基于模型重塑了5个个体更年轻及更年老时的图像,老化模拟效果较好。(2)中国各地域族群脸部老化模式差异研究。在单一群体研究基础上,通过计算不同PLSR成分各地域族群的MAD值,选定以4个PLSR成分为主,5个PLSR成分为辅进行多族群的老化模式研究。基于回归系数的多维尺度分析(Multidimensional Scaling,MDS),发现各地域族群的老化模式受地域和环境的双重影响。各群体的回归系数热图表明,MDS图中距离较近的族群,其老化特征更相似。最后,通过构建的老化向量重塑了不同地域族群5个年龄时的衰老脸,与MDS结果有很大的相关性,重塑的衰老脸具有很强的个性化特征,可以更加真实的反映老化过程。本模型可较好地进行人脸个性化的老化模拟,对于精细刻画嫌疑人画像具有重要价值。