一、性别识别算法与年龄检测算法介绍:

基于图像的人脸性别识别及年龄检测是指根据人的脸部图像判别其性别及估计其年龄的模式识别问题。虽然在生活中,人们能很容易地根据人脸来判别其性别,也能大致估算年龄,但是让计算机识别并不容易,来自心理学、计算机视觉、模式识别、人工智能等领域的研究人员做了大量的研究工作,但赋予计算机与人类同样能力仍然是人类的梦想之一。

基于人脸图像的性别识别和年龄检测问题属于模式识别和计算机视觉的一个交叉领域,既需要人脸检测模块对输入图像进行处理,自动而准确地定位人脸所在位置并分割出相应的人面区域,同时又需要对人脸面部图像进行特征提取和利用模式分类器进行性别识别和年龄检测。基于人脸图像的性别识别和年龄检测问题的框图如上图所示。下面说明人脸性别识别与年龄检测算法的各组成部分:
  1. 人脸检测
    人脸检测就是确定输入图像中是否存在人脸,若存在人脸,则确定一个或多个人脸在图像中的位置和范围。
  2. 图像预处理
    实际应用中,图像采集系统因受到客观世界的限制和干扰,采集到的图像可能会带有很多噪声和干扰信号,这对于图像质量要求较高的人脸模式识别问题会产生很大的影响,造成分类能力的下降。因此在对数字图像提取特征之前,图像预处理是非常必要的,使人脸图像中的人脸位置、大小和图像归一化,并克服遮挡、姿态、光照、饰物等因素的影响。
  3. 特征提取
    在检测到的人脸上提取与性别和年龄相关的特征。常用的特征包括以亮度分布信息为代表的整体特征和以五官的位置和形状轮廓信息为代表的局部特征。
  4. 性别识别及年龄检测
    根据提取的面部特征,对待识别人脸的性别做出判断和年龄估算。

性别识别算法与年龄检测SDK的应用领域:

性别识别与年龄检测因其在身份认证、人机接口、视频检索以及机器人视觉中存在着潜在的应用因为备受关注。自动性别识别和年龄检测有着广泛的应用前景,主要包括:
  1. 更人性化的HCI:
    通过自动识别用户的性别及年龄,使计算机理解用户面相的丰富信息并加以分类,可以极大的改善目前呆板、不方便的人机交互环境,为用户提供更合适其性别和年龄的更为个性化的用户界面和服务。如在大型游乐场所、主题公园的导游车上配备这类系统,为游客随机应变地推荐一些更具有针对性的商品或旅游项目。也可以用于超市、商场等场所,为顾客提供更具针对性的商品信息和促销服务。
  2. 图像及视频检索:
    限定性别及年龄范围,从数据库中检索到需要的人脸图像或视频。例如,具有人脸性别年龄分类功能的电子相册,能够快速地从大量照片中找到特定性别或者特定年龄范围的照片。
  3. 人口信息采集:
    用自动性别识别和年龄检测系统在公共场合收集有价值的人口信息(人群的性别和年龄信息)。对购物中心顾客进行性别和年龄层次的分析统计,针对不同的顾客群制定有利于自己的经营策略。
  4. 人口统计:
    辅助地区及国家的人口统计,如分析男女人口比例,统计老年人人口数量等,提高人口统计与调查的数据质量。
  5. 安全门禁控制:
    通过自动检测性别和年龄,实现安全网络或系统门禁控制。如保护未成年人使之不能接触到不健康的网页、酒吧、成人电影及自动烟酒售卖机等。
  6. 提高身份认证识别速度与精度:
    性别识别及年龄检测在身份识别中可以充当“过滤器”的功能,利用检测出来的性别和年龄信息可以显著降低进行身份识别的搜索数量,从而提高身份认证识别的速度与精度。