【毕业学位论文】（Word原稿）基于图像的年龄估计与人脸年龄图像重构-控制理论与控制工程

分类号 密级 U D C 编号 士学位论文 论 文 题 目 基于 图像的 年龄估计与 人脸年龄图像 重构 学科、专业 控制理论与控制工程 研究生姓名 胡 斓 导师姓名及 专业技术职称 夏 利 民 教 授 2007 年 4 月 原 创 性 声 明 本人声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。 作者签名： 日期： 年 月 日 关于学位论文使用授权说明 本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规 定，即：学校有权保留学位论文，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文；学校可根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文。 作者签名： 导师签名 日期： 年 月 日 要 人脸 图像与年龄关系的研究 是人像处理领域 的重要 课题 ，该研究具有重要的科学意义和实用价值。经过多年的发展，在人脸年龄变化研究方面已经取得了很大的进步，但实践和经验表明人脸年龄变化的研究还远未成熟 。 本文在国内外已有的研究基础 上， 在年龄估计、人脸年龄图像重构方面做了大量的研究与实验，并达到了一定的效果。本文主要工作有以下几个方面： （ 1） 采用 了一种 基于局部纹理约束的鲁棒 合算法 ，在一定程度上解决了收敛速度慢的问题，主要增强了细节部分定位的准确性，并且实现了对背景干扰的鲁棒，相比原有的算法具有更快、更准确的性能。 大大 提高了 特征点标注的速度和准确度 ，从而能有效的提取人脸特征来进行年龄估计和人像重构 。 （ 2） 提出 了一种新的分类器 基于 模糊加权预处理 的人工免疫识别系统，人工免疫识别系统是一种新 型 的人工免疫监督学习算法；本文将模糊 加权预处理与人工免疫识别系统相结合形成了一种新的改进后的分类器， 进一步提高了分类 器 的准确率 。通过对人脸特征按年龄进行分类，从而实现根据人脸图像来估计年龄的目的。 （ 3） 采用 了从人脸形状 与纹理两个方面重建人脸的方法。 提出了一种 经网络来逼近各个年龄段人脸形状的变化函数，从而实现了人脸形状随年龄 变化 的预测， 采用一种 改进 的纹理变换方法来模拟人脸纹理随年龄变化的过程，新的纹理变换方法 更大程度的 保留了人脸年龄信息包括皱纹、斑点等，使得人脸年龄 图像重建的效果更加逼真。 本文通过大量的实验证明了方 法的有效性，建立了人脸老化年轻化的仿真系统，通过系统相关操作直接从视觉上判断论文方法的具有了一定准确性。 关键词： 局部纹理约束 ，鲁棒 合算法 ，模糊加权预处理，人工免疫识别系统， 经网络 he in is an in a It in a is a of in on s in is of (1) A AM on is it of it to to its is (2) A on is is a is to a Its to of to (3) A BF is to it of an so so of is a of V of we a to an or In a of a we a of to AM BF 录 第一章 绪 论 . 1 . 1 . 2 法性能评估 . 10 文研究内容及结构安排 . 11 第二章 图像预处理 . 13 脸库描述 . 13 脸图像的预处理 . 13 脸图像的几何特性归一化 . 14 脸图像的光学特性归一化 . 15 章小结 . 17 第三章 人脸的年龄特征提取 . 18 述 . 18 动表观模型（ . 19 型的建立 . 19 于 . 22 动形状模型（ . 23 于局部纹理约束的鲁棒 . 25 棒 . 25 缘约束局部纹理模型 . 26 . 27 于 龄特征提取 . 28 章小结 . 29 第四章 基于人脸图像的年龄估计 . 30 述 . 30 工免疫系统 . 31 工免疫系统的定义 . 31 工免疫系统的基本概念 . 32 疫机制 . 34 于人工免疫识别系统的人脸图像年龄估计 . 37 糊加权预处理（ . 37 于人工免疫识别系统的人脸图像年龄估计 . 39 验结果及分析 . 41 结 . 43 第五章 人脸年龄图像的重构 . 44 述 . 44 脸形状特征变化学习 . 44 于 脸形状变化函数逼近 . 45 于 . 47 脸图像年龄变形实验 . 48 脸纹理变化学习 . 49 于 . 50 脸纹理细节变换（ . 51 脸模型及改进 . 51 脸年龄图像重构 . 53 结 . 56 第六章 工作总结 . 57 文工作总结 . 57 来工作的展望 . 57 参考文献 . 59 致 谢 . 64 攻读学位期间的主要研究成果 . 65 中南大学硕士论文 第一章 绪论 1 第一章 绪 论 究目的及意义 人像处理与变换 是 计算机视觉领域和图像处理领域的重要研究课题，一直受到诸多研究人员 的关注。在刑侦、医疗、娱乐、信息、空间等领域中，人像的处理与变换有着广泛的应用需求。特别是，公安刑侦部门在刑事侦察过程中需要根据目击者口述信息进行人脸画像、图像拼接，以及嫌犯模糊查询；需要从单一的侧视、俯视等由监视系统获取的试点图像恢复出正面人像；需要从化妆人像识别个人身份信息；需要从失踪儿童照片预测多年后的人脸面貌，等等。在影视娱乐的多媒体特技中，真实人像与卡通人像的瞬间衰老与年轻化处理都需要有计算机的辅助实现，年龄变换以及图像重构是该研究领域中重要的研究内容，有着丰富的研究素材与极高的应用价值。 人的年 龄是一个随时间变化的长期的过程，在人的外部表现比较明显，如：人脸轮廓的变化、人脸皮肤的变化等。 老化是一个不可避免的过程，随着年龄的增长，人脸外貌会产生很大变化。老化的原因是多方面的，有些方面是不可控制的，主要来自于遗传因素的影响，而另外一些方面是可以控制的，主要来自于社会因素，比如说抽烟、压力以及生活方式等。在多种因素的综合影响下，不同人的老化程度也呈现不同的效果。 而且 在 人脸识别 系统中 不仅要解决同一个人同一时期图像中噪音、旋转、畸变的问题，还要解决同一个人不同时期 (跨度时间长达数 10 年 )、不同环境下摄取的 人脸图像的识别问题。这在学术上和应用系统的设计中都是个挑战。 目前，大多数研究都集中于解决在图像采集环境及成像条件等诸多外界因素的影响下，如何保持较高的识别率。但是与光照变化、姿态、人脸表情、遮挡等外部因素相比，内在因素 (诸如人脸的老化 )对人脸识别的影响更加的复杂和难以捉 摸 。 如果这 些 问题得到 研究并 解决， 就 在多方面得到应用。 1. 可直接应用在信用卡、驾驶证、护照、身份证等个人身份证明中，进行自动个人身份辩识。身份证、护照以及许多其他证件上都有证件所有者的正面免冠照片，可以保证在进行验证时， 虽然证件持有者的样貌己经与照片有一定的差距，仍能较为准确的识别出对象的身份，减轻了人工干预，不需要每隔一段时间中南大学硕士论文 第一章 绪论 2 就更新一次照片。此外，还可以有效地打击假身份证，假姓名等违法犯罪行为。 2. 协助公安部门抓捕通缉犯。通常，当刑事案件发生后，可以根据嫌疑犯的特征和目击证人的描述迅速锁定若干个最可疑的人，对于在逃的要发通缉令进行通缉。但是一般情况下，可获得的通缉犯照片都是几年之前拍摄的，茫茫人海之中寻找这样的人犹如大海捞针。利用考虑了年龄因素和成像条件的人脸识别系统，只需在车站、海关、机场、旅馆等场合安置摄 像 头，将 采集到的照片进行比对，即使犯人在逃多年，也能比较容易地找到其行踪。 3. 模拟人像查询。刑侦中的模拟人脸技术可以根据证人的口述，快速合成犯罪嫌疑人的头像，如果采用人工来分辨，工作量必然很大。采用人脸识别技术，按照重点人口、常住人口、暂住人口的顺序，在相关数据库中查找，可以大大提高工作效率与破案进度。 4. 自动门禁系统，主要用于某些地区、部门、家庭、建筑物等入口的管理和安全监督，配合实时视频检测，可以延长现有系统的使用时限，保证一定的识别效率。 5. 匿名者身份确认。当一个案犯被抓获 而不承认自己真实身份的时候，可以用人脸识别技术自动识别出他的身份。一个身患精神病的人走失了，也可以用人脸识别技术由他的面像知道他的姓名，继而找到他家的地址。 6. 有利于营销者对市场信息的自动收集 、或其他商业部门的需求，例如商场对各年龄段顾客的消费情况的收集、在网吧等消费场所可以做到对不同年龄程度人的提供服务，在日本的超市或便利店就有这样的人脸年龄判别系统，可以防止未成年人对烟酒等商品的消费 。 究现状 从上个世纪七十年代至今，国内外有关人像的计算机处理研究成果很多， 目前人脸年龄估计主要方法是：对不 同年龄人脸图片的训练与测试，建立一个能够对新的人脸图片进行年龄估计的模型，进而完成年龄估计与人脸仿真的工作。 人脸年龄仿真主要分为两大类： 1. 应用计算机视觉技术，通过基于人脸图片的机器学习来模拟人脸年龄的老化 (或年轻化 )过程，具有代表性的方法是通过机器学习来对人脸外形和纹理建模，进而用模型来合成仿真年龄变化的人脸新图像。 2. 应用人体测量学理论中人脸老化 (或年轻化 )的模型，这个过程通过改变实验所获得的人脸外貌模型的物理测量数据来实现。 中南大学硕士论文 第一章 绪论 3 1通过研究人类头骨的变化，发现上 颌 骨的最大高度与眼窝高度的比值 在青年时期 (15 )最大，而婴儿时期 (1月 )和老年时期 (53时较小，并且上 颌 骨的垂直高度从青年到老年期有明显的减少。该项发现认为人脸的老化过程呈现一种非线形或者多样化的趋势。尽管由于精确测量数据的获得很困难，在实际应用中不易实现，但是这个物理模型从宏观角度促进对人脸老化过程的理解。研究主要侧重于外形的变化，没有涉及纹理 (比如皱纹、斑点等 )的变化，因而据此重建出来的图像真实性不强。 2基于人体测量学理论，通过测量人脸器官与骨骼的大小，量化年龄变化对人脸的影响。 为了避免外在条件的千扰，实验对象仅限于中产阶级的白人妇女，共 50 人，年龄范围为 25 岁 65 岁，每个人 选 取 两 个不同历史时期的照片 (拍摄时间差异不少于 。 荣建群 3从人脸画像角度，总结了人脸不同年龄的图像细节规律。少年时期，人脸脸型特征主要为小脸、短圆、小下巴、皮肤光滑有弹性 ;青年时期，人脸脸型特征表现为竖向拉长、下巴稍尖，柔和感消失，边沿变硬，皮肤较光滑，伴随青春痘等皮肤纹理变化 ;中年时期，人脸脸型特征为边沿棱角更清晰，颧骨突出两颊有下凹，肌肉出现松垂，下领稍前凸，皮肤光泽度降低，颜色变深，有皱纹出现 ;老年时期，人脸脸型特征表现为两颊下凹明显，面部肌肉松垂加重，胖人双下巴及下领前凸明显，皮肤光泽度更低，皱纹多，伴随老年斑等皮肤纹理变化。图 13总结出的人脸不同年龄面部特征的变化规律。 简图 素描 人像 图 1脸衰老过程中的特征变化描述和画像效果 中南大学硕士论文 第一章 绪论 4 4描述了如何经过学习建立年龄与表征人脸的特征向量之间的函数关系，并用实验结果证明了准确预测人脸年龄的合理性。他们的方法是基于一种人脸统计模型 56，该模型将形状与亮度信息相结合来代表人脸。训练图像首先被表示为模型参数，对这些模型参数进行主成分分析 （ ，得到降维后的系数，然后通过学习，建立年龄与这些系数的二次函数关系 ()f x ，最后采用遗传算法求其逆函数 1 ()x f ，用生成的预测参数进行重构，得到目标年龄的预测图像。他们报告了预测年龄以及相应年龄变化的实验效果 . 后续的研究提供了非常有价值的经验。但是由于其研究的对象集中在幼儿和成人之间，年龄范围为 0，人脸的变化大多体现在形状上，而纹理上的区别不大，这种方法就不再适用于从 青年人到中年人的年龄模拟。并且从他们提供的预测结果 （ 见 图 1来看，预测图像与真实图像的差异也比较大。此外，图像没有进行相应的预处理，光照、旋转、姿态等因素也被当作年龄变化进行处理了。 图 1年龄仿真效果图，第一列为原图，第二列为目标年龄仿真图， 第三列为目标年龄真实图像 中南大学硕士论文 第一章 绪论 5 7在文献 4的基础，提出了一种定量的年龄分类器评估方法。重点研究了三种分类器的性能 :第一个是基于人脸特征与年龄的二次函数关系分类器，第二个是最近邻分类器，第三个是基于人工神经网络的分类器。采用年龄为0中 200幅用于训练， 200幅用 于测试，结果表明，三个分类器的识别误差分别为 ， 人类在同样情况下的识别误差为 而， 提出了一种新的人脸模拟方法。该方法结合基于人体测量学的变形技术和 双向反射分布 ） 商图像技术，从人脸外形与纹理两个方面模拟人脸图像。图 1图 1 图 1脸外形变化示意图 图 1脸纹理叠加示意图 中南大学硕士论文 第一章 绪论 6 从图像的实际效果来看，年龄模拟真实性不 强，人脸的外形变化主要体现了秃顶的过程，没有捕捉到人脸其他部分形状的改变，纹理方面只是简单地把皱纹移植到目标人脸的前额，不够自然。而且这种方法中缺乏与年龄有关的学习过程，适合于特定人特定特征的模拟，推广性不强，但是其为人体测量学理论的实际应用提供了很好的经验。 9提出了一种基于小波的方法用来为人脸模型添加与年龄相关的纹理。首先同样用二维形状向量与像素亮度来表示人脸图像，对每个年龄段的一组人脸参数进行平均，用得到的人脸形状向量与灰度向量构造原型人脸 (见图1于对纹理进行了平均并且没 有做较为精确的对准，原型人脸的纹理较为光滑，缺少与年龄相关的特征 (比如皱纹、斑点等 )。 皱纹等细微纹理信息不容易捕捉到，直接提取非常困难，因此，他们首先对人脸图像进行 波变换，然后通过局部地改变不同尺度与方向的小波函数权重来增强边缘幅度，凸现出人脸的皱纹 (见图 1。图 1实验结果，从实际效果中可以看出，基于小波的方法较好地补充了原有模型中损失的纹理信息，目标对象的年龄有明显的增加。该方法着重于纹理的增强，没有采用学习算法归纳纹理参数与年龄的关系，因而对于目标年龄究竟应该呈现何种程度的纹理还需要进一步研究。 图 1一行为没有进行纹理增强的人脸 模型 ，下一行为纹理增强后的人脸 模型 中南大学硕士论文 第一章 绪论 7 郑南宁等 10将人像年龄变换分解成年轻化变换和衰老化变换两部分。采用了基于稠密特征对应的人脸图像表达方法，建立人脸年龄图像属性空间，结合心理学中对人脸认知的相关假说，提出了基于平均脸的人脸图像年轻化变换算法 ;利用衰老纹理比率图投影技术，以及形状和纹理的差异性渐变技术，提出了基于衰老纹理映射的人脸图像衰老化变换算法。 图 1脸老化仿真示意图 ，第一列为 原图，第二列为脸型变化图，第三列为纹理增强图 中南大学硕士论文 第一章 绪论 8 11提出了一种基于图像的表面细节变化技术 （ ，可以将一个源物体的表面细节特征移植到另外一个目标物体上，但不改变目标物体原有的光照条件。整个算法由一个高斯滤波器来控制细节变换的程度。文中给出了这种技术的一个应用，进行人脸图像的年龄模拟。图 1别显示了年轻人老化和老年人年轻化的过程， (a)为一幅年轻人的真实图像， (b)为滤波参数较小时的老化图像 ， (c)为滤波参数较大时的老化图像，(d)为一幅老年人的真实图像， (e)为滤波参数较小时的年轻化图像， (f)为滤波参数较大时的 年轻化图像。 图 1南宁基于平均脸 人脸老化 与年轻化 示意图 图 1脸老化与年轻化 示意图 （参数不同） 中南大学硕士论文 第一章 绪论 9 是对于老年人变年轻，是否可以直接用滤波器进行模糊处理，而不需要进行表面细节变化呢 ?文中就此问题进行了效果对比 （ 见图 1，可以看出叠加了细节纹理的人脸图像更加自然，可得出结论， 1213将该问题简化成为三个年龄段的年龄分类问题，即婴儿、青年、老年。几何比率以及皮肤皱纹信息被用于分类特征，其中人脸主要器官的几何比率被用于区分婴儿与成人，而皱纹 信息被用于区分年轻人与老年人。实验中采用了 47幅高分辨率图像，获得了 100%的正确率。该种方法对图像的分辨率有较高的要求 （ 至少 256 256，用于皱纹信息分析 ） ，这在实际应用中难以满足。此外，仅使用了 47幅图片用于测试，不利于评价比较。 14基于 出了一种更加快速和鲁棒的年龄分类系统。他们改进了几何比率与皱纹分析的方法，改用神经网络作为分类器，并且把测试库扩大到了 230幅，取得了 准确率。采用的年龄段依然是婴儿、青年和老年。 15着重于人脸纹理的研 究，提出了基于图像边缘信息的年龄分类算法。为了取得更加精确的分类效果，人脸与颈部的纹理都被提取出来作为特征。首先根据肤色模型将皮肤区域从背景中分割出来，然后使用 ，将超过一定 阈 值的像素点个数作为特征送入神经网络中进行学习。实验中将年龄区分为六个阶段，即 10岁， 20岁， 30岁， 40岁， 50岁和 60岁， 120幅图片用来训练， 132 幅用于测试，获得了 平均识别率。 为加入了颈部区域的纹理有助于提交分类的识别精度，单独使用脸部信息获得的识别率为 不过值得注意的 是，除非特别限制，颈部区域经常被衣物所遮挡，从这一点上来说需要被测对象的配合。 6为了解决护照中人脸图像的识别问题，提出了一种基于贝叶斯学习理论的年龄差别分类器。将收集到的护照人脸图像按不同标准分成两个部图 1轻化加入细节变换与不加入 细节变换人脸图 中南大学硕士论文 第一章 绪论 10 分，第一部分是按对象分，即将同一个人不同历史时期的图像分在一起，并据此建立一个类间差别子空间 ； 第二部分是按图像间隔的年份划分，分别为 1， 5， 8，并在此基础上建立四个年龄差别子空间。在相应子空间上建立贝叶斯分类器，具体识别流程如图 1定一对人脸图 像 先提取出 除光照影响，然后采用第一级贝叶斯分类器区分是否为同一人脸，如果是，进入第二级贝叶斯分类器确定所属的时间间隔类型。 文中对不同时间间隔的区分难度进行了比较，其中认为时间间隔为 8以达到 86%，此外，头发、表情、眼睛等因素是导致误判的原因之 一。 7利用 D 人脸形状模型的方法，将人脸变化分为三个阶段幼年、中年、老年，并以此分别进行学习模拟人脸老化的结果，并具有一定的效果如图 1 图 1D 人脸老化模拟示意图 法性能评估 在人脸年龄预测中， 人脸年龄库中图片的质量与数量是关键的部分，下面图标中总结了之前一些研究者在年龄预测方面所做出的工作，其中包括了他们工作图 1龄差别分类器图 中南大学硕士论文 第一章 绪论 11 所用到的人脸库的具体信息，相比较而言本论文研究所采用的人脸库囊括了0及 1000多幅人脸图片，无论在质量与数量上都优于其它研究者。 表 1脸年龄估计结果比较 研究者 图像库 训练用图像 测试图像 年龄估计正确率 1213 47 幅 ，包括婴儿、青年和老年 - 15 幅 100% et 14 230 幅，包括婴儿、青年和老年 - 230 幅 et 17 300 幅， 15 300 幅 27% 67 330 幅从 0 到 35 岁 250 幅 80 幅 平均错误为 正如前面一节所讲到的，由很多客观因素影响着人脸特征的变化，每个人都有可能不同，所以现在还没有十分有效的人脸年龄变化仿真 。在 国外 这方面 11与 9已经进行 了很好的年龄仿真工作。他们的主要工作都在于人脸年龄变化仿真而没有研究人脸年龄的预测工作。 我们在之前这些学者研究的基础上，结合年龄预测 功能 ， 提出了最有效 的方法来模拟人脸老化与年轻化的过程。 文研究内容及结构安排 本文在广泛阅读国内外相关文献后，比较和借鉴现有的人脸 年龄 识别以及年龄变化 仿真 的方法，对相应的人脸特征提取及识别的关键技术进行改进和完善，同时提出 年龄图像重建 方 法。论文的主要研究内容和工作包括以下几方面 ： (1)人脸特征自动提取技术 在 原来 于局部纹理 约束的鲁棒 对原有算法收敛速度慢，在背景干扰情况下定位不理想，细节部位定位不精确的 缺点 ，本文所提出的方法在一定程度上解决了收敛速度慢的问题，主要增强了细节部分定位的准确性，并且实现了对背景干扰的鲁棒，想比原有的算法具有更快、更准确的性能 。 并同过特征点定位方法提取特征 以此来进行年龄预测和重建工作 ，大大改善了原来特征点标注的速度和准确度 。 (2)人脸年龄预 测 技术 本文提出了一种新的分类器 基于 模糊加权预处理 的人工免疫识别系统 ， 人工免疫识别系统是 8由提出的一 种新的人工免疫监督学习算法，并且在中南大学硕士论文 第一章 绪论 12 分类的过程中引入了资源竞争的概念，是一种自我调整、稳定有效的分类器； 本文将一种改进的模糊加权预处理 37与人工免疫识别系统相结合形成了一种新的改进后的分类器， 模糊加权对训练样本数据进行了归一化，这样大大提高了样本数据的有效性，提高了分类准确率，本文 通过实验证明了此分类器具有更好的分类效果 。通过对特征的分类，我们便 可以根据人脸图片来判断人的相应年龄 类别，具有 很 高的年龄预测准确率 。 (3)基于年龄的人脸图像重建技术 采用 根据不同年龄段的 脸型 与纹理 两个方面 重建 人脸的方法。 提出了 一种经网络来逼近各个年龄段人脸形状的变化函数，从而实现了人脸形状随年龄的变化预测， 提出一种新的纹理变换方法来模拟人脸纹理随年龄变化的过程，以达到使当前人脸老化与年轻化的最佳效果，新的纹理变换方法比较原来的方法保留了模板图像的大部分人脸年龄信息包括皱纹、斑点等，使模板图像纹理得到了增强，并且使得人脸年龄仿真的效果更加逼真 。 章节安排如下： 第一章 绪论 ，主要介绍人脸 年龄 估计 及人脸年龄图像重构 问题的 目的和意义 、 研究 现状、主要研究方法、应用前景以及 论 文的主要研究内容 、章节安排等 。 第二章 介绍本文采用的人脸库情况以及相应的预处理算法，主要包括人脸的 几何特性归一化与光学特性归一化 算法，目的是为了 突出年龄变化 的特点 。 第三章 详细叙述 了本文 提出的 基于局部纹理约束的鲁棒 合算法并对相关技术加以说明分析。 第四章 详细叙述了基于 人工免疫识别系统 的人脸年龄预测方法，该方法利用第三章所提取的特征，对 人工免疫识别系统 训练从而准确的确定图像对象的真实年龄。 第五章 在总结其他研究者在人脸老化与年轻化模拟效果 的基础上，详细叙述了本文所提出 一种新 的 效果更好的 人脸年龄图 像重建技术。 第六章 总结全文工作，并展望 下一 步 工作。 中南大学硕士论文 第二章 图像预处理 13 第二章 图像预处理 预处理是模式识别过程的第一步。预处理是将模式识别的样本从一定的环境中抽取出不受更多干扰因素影响的待识别样本。一般说来，预处理的功能包括消除或者减少模式采集中的噪声及其他干扰，以便提高信噪比、消除或减少数据图像模糊（特别是运动模糊）及几何失真，提高清晰度、改变模式的结构，例如将非线性的模式转变成线性的模式、图像的铝箔、变换、编码、标准化等都可以归类于预处理工作。在一些采集过程中，采集到的是一些模拟量，这一过程特别在工 业控制中经常出现，计算机却只能处理数字量，这就要求模数转换过程。对于模数转换一般要考虑两个量：采样时间间隔和量化级。采样和量化对于模数转换的效果影响特别大。特别指出的是，没有一个通用的标准来规定图像模式量化过程和预处理的效果而是根据客观观察决定的。 总之，预处理工作是进行下一步工作关键部分，本章介绍了实验所使用的人脸库以及所作的预处理工作。 脸库描述 在现实当中 缺乏合适的人脸库在一定程度上限制了年龄变化问题的研究。现有人脸库中的图像大多是在约束条件下拍摄的，根据放宽的要求不同，就形成了人脸 表情库、姿态库、光照库等，但是由于年龄变化需要在一段时间内对待测对象进行跟踪采集，难度很大。此外，因特网上虽然图片很多，但是缺乏准确的年龄信息并且涉及到肖像权的问题，也不是很可取。 通过与塞浦路斯大学 我们的研究得到了他的支持与帮助，他所提供的 19收集了 82个对象不同年龄的人脸图像 （ 主要来自旧照片的扫描 ） 以及详细的年龄信息，免费供科学研究之用。本文选取了该库中的部分图片，作为本文实验的基本数据库 的一部分 。我们 取 年龄在 0人脸图像，其中男性 653幅，女性 347 幅 。另外，我们在人脸库中 还 加入了 部分自己的图片 ，图片数目为 500幅。 脸图像的预处理 人脸图像预处理是一个 非常 重要的环节， 我同通常所用到的图像采集手段中南大学硕士论文 第二章 图像预处理 14 所采集到的人脸图像也是光照变化明显，质量各不相同，差异巨大 ， 如： 图像 包含不同程度的噪声，不同图像 呈现不同的明暗差异 等等 ，此外，图像还会有一定程度的旋转及缩放变形。 所使用 预处理方法，目的是改善图像的质量，尽量减弱除年龄外其他因素的影响。 脸图像的 几何特性归一化 图像几何特性的归一化处理是为了使图像归一化到相同的 位置、角度和大小。由于两眼之间的距离对于大多数来说都是基本相同的，因此，两只眼睛的位置常常被用 来做人脸图像几何归一化的依据 （见书 20所述） 。假设分割得到人脸图像中两只眼睛的位置 分别是图 2则通过下述步骤，可以实现人脸图像的几何归一化： （ 1）进行图像旋转，以使保证了人脸方向的一致性，体现了人脸在图像平面内的旋转不变性。 图 2脸旋转示意图 设两眼的瞳孔坐标分别为 ( ( 则 的求取公式如 2 （ 2 设图像中任意点的坐标为 (x, y)，旋转后该点的坐标为 (x, y)， 如 2示 ： （ 2 这样将图像中的每一个像素点进行相同的处理后就的到了新的旋转后的矫正图片 如图 2 1 21222 1 2 1s i n ( )( ) ( )x y y c o s s i n s i n c o y x y 图 2脸旋转 实例 图 中南大学硕士论文 第二章 图像预处理 15 （ 2） 尺度归一化的思想是将尺寸各不相同的人脸图像调整为统一的标准尺寸图像以便于人脸特征的提取。本文选用了效果较好、速度较快的 基于线性插值的重采样方法 。 在线性插值法中，非网格点 ),( f 的灰度值用其周围 4 个网格点)1,1(),1(),1,(),( 灰度值按式 ()计算： (2其中 x ， y ， , （ 是高斯符号）。该方法精度好，但速度较慢。 尺度归一化中，标准尺寸的选择对后续的图像重建以及特征提取都有很大影响，过大的尺寸使得计算量急剧增加，而过小的尺寸可能会丢失一些重要的特征信息。仿照国际上标准的人脸库尺寸，并进一步去除发型的影响，本文选取的尺寸为 110*110个像素，实验表明，该尺寸包含了足够的细节特征信 息，能够满足实时性要求。 脸图像的 光