导读:本文包含了人脸衰老论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:人脸图像衰老合成,生成对抗网络,自编码器,特征学习
人脸衰老论文文献综述
柏邱建[1]（2019）在《基于深度学习的人脸图像衰老合成算法》一文中研究指出图像合成是计算机视觉领域的研究热点,人脸图像衰老合成属于图像合成中的风格迁移任务。传统的人脸图像衰老合成算法往往需要图像对或者图像序列作为训练样本,并且需要人工设计图像特征,因此算法的设计十分困难。由于条件生成对抗网络的提出,人脸图像与年龄的条件分布更加容易学习,并且合成图像的质量进一步提高。结合自编码器与生成对抗网络的人脸图像衰老合成算法能够利用编码器提取图像的特征,再使用条件生成对抗网络将特征映射到目标图像,实现人脸衰老任务。但是该类算法仍存在年龄准确度不高、网络结构复杂、身份信息丢失和高年龄段图像细节不丰富等问题。针对这些问题,本文分别使用以下方法进行改进:(1)针对合成图像年龄准确度不高的问题,基于聚类原理为编码器提取的图像特征增加聚类监督,使得编码器能够将相同身份的图片编码至相邻的空间,以滤除隐特征中与身份无关的干扰信息。同时对聚类损失的构造进行了详细的推导,并进行了相应的年龄估计与人脸识别实验以验证算法的有效性。实验结果表明,改进后的算法提高了合成图像年龄的准确性。(2)针对算法网络结构复杂,图像身份信息丢失的问题,本文使用了一种基于特征学习生成对抗网络的结构进行改进,同时引入了图像在特征空间的距离损失,该损失对图片的噪声不敏感,能够更好地保留身份信息,增加模型的鲁棒性。基于特征学习生成对抗网络的方法框架简洁,并且功能明确,训练过程稳定。实验结果证明该方法能提升人脸图像衰老合成的年龄准确度,同时更好地保留输入图像的身份信息。(3)针对高年龄段合成图像纹理细节不丰富的问题,尝试增加网络的复杂度,使用深度残差网络对人脸衰老任务进行探讨性实验。同时为了更好地保留身份信息,在范数损失的基础上,引入特征向量间的皮尔森相关系数损失。通过增强输入特征向量与输出特征向量的相关性,使得图像信息能够更好地保留。实验结果证明残差模块的引入,使得模型在高年龄段的年龄准确度得到提升;皮尔森相关系数损失的引入,可以帮助网络更好地保留身份信息。(本文来源于《电子科技大学》期刊2019-04-01）
陈家祥[2]（2019）在《基于深度网络的跨衰老人脸识别方法研究》一文中研究指出跨衰老人脸识别作为人脸识别问题的延伸,有着广泛的现实意义。近年来人脸识别随着深度学习的发展而日趋成熟,已经有了广泛的应用。但是跨衰老人脸识别由于受限于不充足的数据库而发展缓慢。究其原因,一是因为数据库本身难以收集,二是现有方法对数据库的应用不充分,大部分方法没有用到图片的年龄标签导致一部分已知信息被浪费。本文着眼于跨衰老人脸识别问题中如何合理利用图片年龄标签,重点研究了生成方法与跨衰老人脸识别问题的结合,特征字典库的建立,如何将年龄信息引入网络训练之中以及带年龄的损失函数的设计。(1)针对测试集图片缺失的问题,本文引入一种带有身份约束的生成算法来生成缺失的年龄段图片,并通过图片特征融合在FGNET数据库上识别准确率提高了5.5%,留一法测试达到了88.0%的准确率。在该方法中,首先通过生成式方法,利用测试图片的年龄标签,对每张图片生成新的十张不同年龄段的图片,然后对生成的图片提取特征后进行特征融合,特征融合分为平均融合和权重融合。(2)针对深度特征中年龄信息剔除不完全的问题,本文提出一种通用的将年龄标签注入训练网络的方法,帮助网络进一步剔除深度特征中的年龄信息。该方法在Morph测试集上能提高0.4%的准确度,当限制FAR=0.001时准确率可提升5.4%。在本方法中,年龄标签首先转化为二进制编码,然后通过几层全连接层进行尺度变换和非线性化,最后与深度网络提取出的特征级联后再计算损失函数。(3)针对年龄标签在损失函数中的应用,本文提出带有年龄系数的损失函数,使拥有过大或过小年龄的图片带来的损失函数更大。该方法在Morph数据集识别准确率可以提升0.7%,当限制FAR=0.001时准确率可提升3.2%。在本方法中,首先通过年龄标签计算年龄系数,然后与图片原有的损失相乘作为该图片新的损失,最后所有图片损失的和即为总的损失函数。(本文来源于《电子科技大学》期刊2019-04-01）
黄凤兰[3]（2017）在《人脸图像的衰老化合成方法研究》一文中研究指出具有真实感的人脸衰老合成技术是当前计算机图形学领域的一个研究热点,不仅可以预测人脸老化轨迹,指导年龄估计算法的设计、辅助长时间跨度的人脸识别,还被用于寻找丢失儿童或长期潜逃的通缉犯、进行影视效果合成等方面。本文以人脸图像的衰老化合成为研究对象,以逼真地再现人脸随年龄的衰老变化规律和准确地反映年龄对应的衰老程度为研究目的,在对当前国内外人脸衰老化合成研究成果进行深入分析的基础上,设计了一个人像衰老化合成系统,重点研究了以叁维模型为基础,通过迁移衰老纹理和模拟形状变化,实现人脸衰老化合成的方法。本文的主要工作和创新点如下:(1)提出了一种基于单幅照片的叁维特定人脸生成方法。该方法以通用人脸模型为变形基础,采用改进的AAM提取人脸图像的特征点,并引进优化后的柱面模型投影的纹理映射方法和模型调整技术,最终得到特定人的叁维人脸模型。(2)真实感叁维模型编辑关键技术研究。在叁维模型整体编辑方面,基于OpenGL,采用相应的变化函数和C++语言,实现叁维人脸旋转、缩放和平移等变换。在局部编辑方面,改进了基于拉普拉斯坐标的几何变形算法,引入局部旋转矩阵并增添角度约束,实现了人脸鼻子、眼睛等局部特征的改变。(3)衰老纹理合成和几何形变技术研究。本文通过扩充人像库和基于IBSDT技术的算法改进了人脸原型的合成效果,并采取基于小波分析的方法,选取非线性增强算子改变小波系数实现衰老纹理增强;同时采用基于物理的变形技术模拟人脸老化形变,通过改进质点-弹簧模型,引入胡克定律,实现了叁维变形,综合形状和纹理变化特点,最终实现人脸图像的衰老化合成。(4)应用平台搭建与系统功能实现。首先将OpenGL叁维图形程序接口与MFC集成,渲染叁维场景,实现叁维模型生成与控制;其次添加GDI+图形界面引擎与MFC框架相融合,实现人脸图像的合成与编辑;最后引入OpenCV库函数的支持和添加MATLAB程序,实现图像处理和数据运算等功能。(本文来源于《中国人民公安大学》期刊2017-06-26）
胡贤德,朱秀祥,李敬明,李苗[4]（2016）在《基于聚类算法的人脸衰老图像重构》一文中研究指出本文基于人脸图形图像数据库,提出了基于聚类算法的人脸衰老图像合成方法。采用改进主动形状模型(ASM)的人脸特征点匹配算法,对面部轮廓特征点曲率进行分类,获得同一簇内的人脸面部轮廓较高相似度。结合小波变换技术对人脸图形图像光泽的变化、皱纹的增加等衰老的处理,实现人脸图形图像的衰老变化。(本文来源于《长春师范大学学报》期刊2016年10期）
俞陶然[5]（2015）在《分析人脸图像，可知衰老程度》一文中研究指出本报讯（ 俞陶然）年龄相仿的两个人，一个人看上去显老，另一个看上去显小，这种常见的个体差异与人的生理健康是否有关？ 近日，中科院上海生科院计算生物学研究所的韩敬东研究组发现，叁维面部形态可以作为衰老的标识，通过分析人脸叁维图像，能精准预测一(本文来源于《解放日报》期刊2015-04-02）
张新林[6]（2012）在《基于人脸图像衰老特征相关性的年龄估计方法》一文中研究指出研究年龄的自动准确识别问题。人脸中,与年纪相关的特征,例如皱纹、面部肌肉松垂、皮肤光泽下降等过于细微,捕获后容易缺失,很难建立稳定性较强的识别模型。传统的基于年纪相关年龄识别方法,在正常的人脸模型中添加年纪特征后,很容易导致模型的不稳定,年纪特征被淡化,年龄估计准确率不高。为解决上述问题,提出了衰老特征相关性计算的年龄估计方法。对提取的人脸图像衰老特征参数进行非线性变换处理,获取特征向量权值系数。利用小波变换方式计算衰老特征相关性系数,进行年龄估计。实验证明,新方法提高了年龄识别的准确率,取得了满意的效果。(本文来源于《计算机仿真》期刊2012年09期）
司慧琳,孔德慧,宋彩芳,尹宝才[7]（2010）在《叁维人脸衰老数据库的生成》一文中研究指出采用改进的形变模型方法将真实人脸衰老图像重建成叁维人脸,进而生成叁维人脸衰老数据库,并根据性别和年龄形成叁维衰老人脸性别子库和衰老子库.结果表明,此方法可有效地为叁维人脸衰老化研究提供叁维衰老人脸数据.(本文来源于《北京工业大学学报》期刊2010年04期）
王章野,曹玫璇,李理,彭群生[8]（2009）在《基于个性化原型的人脸衰老图像合成》一文中研究指出本文提出了一种新的个性化人脸衰老图像合成方法.基于已建立的黄种人脸图像数据库,提出了一种基于人脸外轮廓局部曲率标准差的个性化原型匹配算法,通过计算出表征人脸的脸型特征点的局部曲率标准差,在人脸图像数据库中匹配找出多幅图像,进行纹理增强的原型合成,再通过形状和颜色变换模型实现了人脸衰老图像的生成,能达到皱纹增加、眼袋生成、皮肤光泽减退、毛发变花白等具有真实感的衰老合成效果.实验表明本方法能方便逼真地合成不同种类的人脸在不同年龄段的衰老图像.(本文来源于《电子学报》期刊2009年S1期）
曹玫璇,王章野,李理,彭群生[9]（2008）在《基于个性化原型的人脸衰老图像合成》一文中研究指出人脸容貌的衰老模拟合成技术在刑事侦破、人脸识别、影视化妆辅助设计及数字娱乐等领域都有着重要的应用价值。本文提出了一种新的基于图像的个性化人脸衰老图像合成方法。本方法首先基于已建立的不同年龄的黄种人脸图像数据库,提出了一种基于人脸外轮廓局部曲率标准差的个性化原型匹配算法,通过计算出表征人脸的脸型的特征点的局部曲率标准差,将输入图像在人脸图像数据库的不同年龄段中进行匹配找出多幅图像,在此基础上进行纹理增强的原型合成,再通过形状和颜色变换模型实现了人脸衰老图像的生成,能达到皱纹增加、眼袋生成、皮肤光泽减退、毛发变花白等具有真实感的衰老合成效果。实验表明本方法操作简便,能较逼真地合成不同种类的人脸在不同年龄段的衰老图像。(本文来源于《中国计算机图形学进展2008--第七届中国计算机图形学大会论文集》期刊2008-09-01）
曹玫璇[10]（2008）在《人脸图像的衰老合成研究》一文中研究指出人脸容貌的衰老模拟合成技术在刑事侦破、人脸识别、影视化妆辅助设计及数字娱乐等领域都有着重要的应用价值。以往对人脸图像的衰老合成通常只是基于单一人脸的信息;或者按单一模式来处理所有人的衰老,并没有考虑不同种类人有着不同的个性化变老途径;虽然国外的学者建立了较大容量的人脸衰老数据库,但它只适合于西方人,并不适用于亚洲人种,且对从青年至老年阶段的衰老究尚不够深入;而基于叁维模型的衰老模拟技术目前还存在数据获取及操作不便的缺点,限制了其应用推广。本文提出了一种新的基于图像的个性化人脸衰老合成方法,能达到皱纹增加、眼袋生成、皮肤光泽变暗淡、毛发变花白等具有真实感的衰老合成效果。本方法操作简便,能较逼真地合成不同种类的人脸在不同年龄段的衰老图像,并能方便的推广到诸多应用领域。本文的第1章介绍了人脸衰老课题的研究意义和难点,回顾了国内外的研究历史和现状,简述了本文工作的主要研究内容。本文的第2章提出了一种基于人脸外轮廓局部曲率标准差的个性化脸型匹配算法,该方法首先建立起包含不同年龄的黄种人脸图像数据库,再计算出表征人脸的脸型特征的特征点的局部曲率标准差,将输入图像在人脸图像数据库的不同年龄段中进行匹配找出多幅图像,为合成个性化原型做好了准备。本文的第3章在上一章选出的人脸匹配库图像的基础上,实现了基于小波纹理增强的个性化年龄原型的合成,并通过形状和颜色变换模型实现了人脸衰老图像的生成,能较逼真地生成不同种类的人脸在不同年龄段的衰老图像。在论文的最后,作者对全文的研究工作进行了总结,并提出了进一步的研究方向和任务。(本文来源于《浙江大学》期刊2008-05-01）
人脸衰老论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
跨衰老人脸识别作为人脸识别问题的延伸,有着广泛的现实意义。近年来人脸识别随着深度学习的发展而日趋成熟,已经有了广泛的应用。但是跨衰老人脸识别由于受限于不充足的数据库而发展缓慢。究其原因,一是因为数据库本身难以收集,二是现有方法对数据库的应用不充分,大部分方法没有用到图片的年龄标签导致一部分已知信息被浪费。本文着眼于跨衰老人脸识别问题中如何合理利用图片年龄标签,重点研究了生成方法与跨衰老人脸识别问题的结合,特征字典库的建立,如何将年龄信息引入网络训练之中以及带年龄的损失函数的设计。(1)针对测试集图片缺失的问题,本文引入一种带有身份约束的生成算法来生成缺失的年龄段图片,并通过图片特征融合在FGNET数据库上识别准确率提高了5.5%,留一法测试达到了88.0%的准确率。在该方法中,首先通过生成式方法,利用测试图片的年龄标签,对每张图片生成新的十张不同年龄段的图片,然后对生成的图片提取特征后进行特征融合,特征融合分为平均融合和权重融合。(2)针对深度特征中年龄信息剔除不完全的问题,本文提出一种通用的将年龄标签注入训练网络的方法,帮助网络进一步剔除深度特征中的年龄信息。该方法在Morph测试集上能提高0.4%的准确度,当限制FAR=0.001时准确率可提升5.4%。在本方法中,年龄标签首先转化为二进制编码,然后通过几层全连接层进行尺度变换和非线性化,最后与深度网络提取出的特征级联后再计算损失函数。(3)针对年龄标签在损失函数中的应用,本文提出带有年龄系数的损失函数,使拥有过大或过小年龄的图片带来的损失函数更大。该方法在Morph数据集识别准确率可以提升0.7%,当限制FAR=0.001时准确率可提升3.2%。在本方法中,首先通过年龄标签计算年龄系数,然后与图片原有的损失相乘作为该图片新的损失,最后所有图片损失的和即为总的损失函数。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
人脸衰老论文参考文献
[1].柏邱建.基于深度学习的人脸图像衰老合成算法[D].电子科技大学.2019
[2].陈家祥.基于深度网络的跨衰老人脸识别方法研究[D].电子科技大学.2019
[3].黄凤兰.人脸图像的衰老化合成方法研究[D].中国人民公安大学.2017
[4].胡贤德,朱秀祥,李敬明,李苗.基于聚类算法的人脸衰老图像重构[J].长春师范大学学报.2016
[5].俞陶然.分析人脸图像，可知衰老程度[N].解放日报.2015
[6].张新林.基于人脸图像衰老特征相关性的年龄估计方法[J].计算机仿真.2012
[7].司慧琳,孔德慧,宋彩芳,尹宝才.叁维人脸衰老数据库的生成[J].北京工业大学学报.2010
[8].王章野,曹玫璇,李理,彭群生.基于个性化原型的人脸衰老图像合成[J].电子学报.2009
[9].曹玫璇,王章野,李理,彭群生.基于个性化原型的人脸衰老图像合成[C].中国计算机图形学进展2008--第七届中国计算机图形学大会论文集.2008
[10].曹玫璇.人脸图像的衰老合成研究[D].浙江大学.2008