张 德， 哈 曼

(北京建筑大学 电气与信息工程学院&建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室， 北京 100044)

人脸图像包含了许多重要信息，如性别、种族、年龄、身份、表情以及头部姿态等各种可感知信息。与人脸图像紧密相关的分析处理和识别估计等技术已经发展为计算机视觉和模式识别等技术领域的重要研究课题。人脸年龄预测是其中的一个主要研究方向，指从包含有人脸的图像中判断和估计该人脸相应的年龄。基于人脸图像的自动年龄预测在人机交互、未成年人身份信息识别以及安全监控等信息技术领域中都具有广阔的应用和研究前景[1-2]。

基于人脸图像的年龄预测或者估计问题一般通过对人脸图像特征随着年龄变化的规律进行建模来解决，可以使用统计学习或者机器学习的方法进行建模。然后基于建立的模型，计算机或者计算机类的机器能够计算和推测出人的大概年龄或所属的年龄范围。年龄预测属于比较特殊的模式识别问题，有2个方面的原因。其一，每个年龄值可以是一个类别，所以年龄预测可以被看作分类问题去研究；其二，由于年龄的增长是一个数列的有序变化过程，所以也可以被看作回归问题。

与人脸识别、表情识别等人脸图像相关研究比较，人脸年龄预测研究起步较晚，但近年来，逐年呈现上升趋势。在分类模式方面，朱明等[3]提出一种基于改进混合蛙跳算法的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)训练算法，用于人脸年龄的分类；……