人脸图像特征提取的Matlab代码-CASE STUDY: 案例分析

简介：
本案例研究提供了基于MATLAB的人脸图像特征提取的详细代码和方法说明，适用于进行人脸识别或表情识别的研究与应用。 人脸图像特征提取的MATLAB代码案例分析使用IMDB-WIKI数据集估算年龄。 内容包括： 3a。 3b。 3c。 3d。 4a。 4b。 IMDB-WIKI是最大的可公开获取的人脸图像数据集，带有性别和年龄标签。该数据集包含来自IMDb的20,284名名人和Wikipedia的62,328名名人共计523,051张面部图像。Rothe等人使用VGG-16架构从该数据集中抓取用于年龄预测的数据，并利用CNN处理了明显年龄段的估计，此架构于2016年公开发布。 IMDB-WIKI项目的完整数据集非常大（约272GB）。我们在研究中使用的是一部分较小的脸部图像子集。通过应用特定条件后，使用SciPy将存储在MATLAB二进制数据库中的图像元数据转换为Pandas DataFrame格式，并添加到其中。 具体处理步骤如下： - 跳过face_score字段值为1.0或以下的记录（数值越高越好）。 - 还要跳过具有second_face_score值不等于NaN的记录。 - 处理年龄、性别和年龄段的相关计算与定义请参考相关文献。此外，我们还删除了重复项。 这段文字介绍了使用IMDB-WIKI数据集进行人脸识别特征提取及年龄估算的研究方法和技术细节。