【摘 要】
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不同年龄段群体在应用市场上的需求存在明显差异性,年龄组的研究具有重要现实意义。通过改进粒子群算法对支持向量机参数进行优化(RPSO_SVM),用于青年人、中年人、老年人等群体的年龄组识别,首先,使用主动形状模型提取人脸图像中68个特征关键点,然后,使用改进的RPSO_SVM模型对人脸图像进行年龄组识别,并在FG-NET数据集上进行实验验证,结果表明该方法对不同年龄群体的识别率较好。
【机 构】
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贵州民族大学 贵州贵阳550025
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不同年龄段群体在应用市场上的需求存在明显差异性,年龄组的研究具有重要现实意义。通过改进粒子群算法对支持向量机参数进行优化(RPSO_SVM),用于青年人、中年人、老年人等群体的年龄组识别,首先,使用主动形状模型提取人脸图像中68个特征关键点,然后,使用改进的RPSO_SVM模型对人脸图像进行年龄组识别,并在FG-NET数据集上进行实验验证,结果表明该方法对不同年龄群体的识别率较好。
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