I denna uppsats presenteras en teori och praktiska beräkningar för visuell åldersklassificering från ansiktsbilder. För närvarande har teorin bara implementerats för att klassificera indatabilder i en av tre åldersgrupper: spädbarn, unga vuxna och äldre vuxna. Beräkningarna är baserade på kranio-facial utvecklingsteori och hud rynkanalys. I genomförandet, primära inslag i ansiktet hittas först, följt av sekundär funktionsanalys. De primära funktionerna är ögonen, näsan, munnen, hakan, den virtuella toppen av huvudet och sidorna av ansiktet. Från dessa drag beräknas förhållandet mellan spädbarn och unga vuxna och äldre. I sekundär funktionsanalys används en skrynklig geografikarta för att vägleda upptäckt och mätning av rynkor. Det skrynkliga index som beräknas är tillräckligt för att skilja äldre personer från unga vuxna och spädbarn. En kombinationsregel för nyckeltalen och skrynkelindexet gör det möjligt att kategorisera ett ansikte i en av tre klasser. Resultat med hjälp av riktiga bilder presenteras. Detta är det första arbetet med åldersklassificering, och det första arbetet som framgångsrikt extraherar och använder naturliga rynkor. Det är också en framgångsrik demonstration att ansiktsdrag är tillräckliga för en klassificering uppgift, ett konstaterande som är viktigt för debatten om vad som är lämpliga representationer för ansiktsanalys.
Ett exempel på klassificeringsbaserat arbete är genom REF där en antropometrisk modell har varit för åldersklassificering baserad på kraniofacial utvecklingsteori och hudrynkanalys, med mänskliga ansikten slutligen indelade i tre grupper: spädbarn, unga vuxna och äldre vuxna.
Age Classification from Facial Images
{'venue': 'Computer Vision and Image Understanding', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}