基于RPSO＿SVM模型的年龄组识别

作者：邵定琴; 张乾; 岳诗琴; 白金华; 苏江涛

来源：电脑知识与技术, 2021, 17(25): 20-23.

DOI：10.14004/j.cnki.ckt.2021.2474

• 粒子群算法
• 支持向量机
• 年龄组识别
• 主动形状模型
• RPSO＿SVM模型

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(RPSOSVM),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RPSOSVM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。

• 单位
  贵州民族大学