Abstract - Mänskligt åldrande är irreversibel process som orsakar förändringar i mänskligt ansikte egenskaper som oss hårblekning, muskler droppar och rynkor. På grund av betydelsen av människans åldrande i biometriska system blev åldersuppskattning ett attraktivt område för forskare. Detta papper presenterar en ny metod för att uppskatta ålder från ansiktsbilder, med hjälp av binarized statistiska bildfunktioner (BSIF) och lokala binära mönster (LBP) histogram som funktioner som utförs av stöd vektor regression (SVR) och kärna rås regression (KRR). Vi tillämpade vår metod på FG-NET- och PAL-datauppsättningar. Vår föreslagna metod har visat sig överlägsen de modernaste metoderna när man använder hela PAL-databasen.
I tidigare studier, en algoritm för att extrahera handgjorda funktioner användes för åldersuppskattning såsom binarized statistiska bildfunktioner (BSIF) och lokala binära mönster (LBP) funktioner av Bekhouche et al. Hoppa över det.
Facial age estimation using BSIF and LBP
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}