【摘 要】
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年龄是人固有的生物特征,随着年龄的变化,人脸特征也不断变化。近年来基于人脸图像的年龄估计方法的研究不断深入。基于人脸图像的年龄估计主要有两个阶段：特征提取和估计方法
【机 构】
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南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
【基金项目】
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教育部新世纪优秀人才计划(NCET-11-0213);国家自然科学基金(61273257,61321491,61035003);江苏省六大人才高峰项目(2013-XXRJ-018)资助
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年龄是人固有的生物特征,随着年龄的变化,人脸特征也不断变化。近年来基于人脸图像的年龄估计方法的研究不断深入。基于人脸图像的年龄估计主要有两个阶段：特征提取和估计方法。针对以上两个阶段,分别提出相应的方法。在特征提取方面,为了更好地描述年龄变化,特别是针对未成年人,引入了方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient,HOG）特征,并将其与局部二元模式（Local Binary Pattern,LBP）特征进行融合;在估计方法方面,提出了软双层估计模型,其采用由粗到细的策略。首
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