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人脸性别判别与年龄估计关键技术研究的中期报告
一、项目介绍
本项目旨在研究人脸性别判别与年龄估计的关键技术，实现快速准确的人脸性别和年龄识别，以应用于智能安防、人机交互、社交网络等领域。
二、研究进展
1.数据集的搜集与清洗：在网络上收集了大量的人脸图像，并进行了手动标注和筛选，最终得到了一个具有代表性的人脸数据集。
2.特征提取与筛选：试验了各种常见的特征提取方法，如LBP、HOG、SIFT等方法，并结合卷积神经网络（CNN）对提取到的特征进行筛选。
3.性别判别：基于SVM和CNN等机器学习算法，建立了性别判别模型，并在数据集上进行了训练和测试。实验结果表明，CNN相比于传统的SVM算法，在性别判别方面效果更好。
4.年龄估计：测试了各种常见的年龄估计算法，如BP神经网络、高斯过程回归（GPR）等方法，并结合卷积神经网络对特征进行提取和筛选，在数据集上进行了训练和测试。实验结果表明，结合卷积神经网络的方法在年龄估计方面效果更好。
三、结论与展望
通过对各种方法的测试和比较，本项目发现在人脸性别判别和年龄估计领域，结合卷积神经网络的方法具有较好的效果。在未来的研究中，还可以探索更加高效的特征提取和筛选方法，以进一步提高人脸性别和年龄识别的准确率和效率。