基于特征分类器的研究与优化的人脸年龄分类

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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。
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