论文人脸识别的参考文献

除了基础的图像处理，更重要的恐怕是模式识别、概率统计。你提到的几个属性特征中，肤色、发型比较容易实现，性别、年龄、种族可能比较困难。如果要想入手，时间宽裕的话，用opencv；如果只是希望发发论文，matlab会比较快。人脸识别你可以只是了解，其实你的课题核心不是识别某个人，而是对人脸特征的分析，比如，可以通过皱纹来判定年龄。

我建议你去看看这些网址。可能有。

文献如下：

[1] Rothe R, Timofte R, Gool L V. Deep Expectation of Real andApparent Age from a Single Image Without Facial Landmarks[J].International Journal of Computer Vision, 2016:1-14.

[2] Eidinger E, Enbar R, Hassner T. Age and Gender Estimation of Unfiltered Faces[J]. IEEE Transactions on Information Forensics & Security, 2014, 9(12):2170-2179.

[3] Chen B C, Chen C S, Hsu W H. Face Recognition and RetrievalUsing Cross-Age Reference Coding With Cross-Age CelebrityDataset[J]. IEEE Transactions on Multimedia, 2015, 17(6):804-815.

[4]王先梅，梁玲燕，王志良，胡四泉. 人脸图像的年龄估计技术研究[J]．中国图象图形学报，2012, 17( 6) : 603-618。

[5] 郑德鹏, 杜吉祥, 翟传敏. 基于深度学习MPCANet 的年龄估计 [J].南京师大学报(自然科学版), 2017, 40(1):20-26。

知网可以查找文献。年龄估计的现状：

简单地说，基于人脸图像的年龄估计是指机器根据面部图像推测出人的大概年龄或所属的年龄范围( 年龄段)。基于人脸图像的年龄估计系统一般分为人脸检测与定位，年龄特征提取，年龄估计，系统性能评价几个部分。根据提取特征方式的不同又分为传统方法和深度学习方法。

如果基于人脸图像的年龄估计问题得到解决，那么在日常生活中基于年龄信息的各种人机交互系统将在现实生活中有着极大的应用需求。

市场主流年龄估计软件包括商汤科技，face++，百度云AI体验中心，腾讯云AI体验中心，年龄检测仪。我们随机拿了一些名人照片做测试，总体说来face++在测试集上表现最好。

传统方法研究思路，自然就是手动提取特征。

传统方法即手动提取特征，传统方法可粗略划分为手动提取特征和年龄估计两个阶段。

根据特征所反映的人脸信息，可以将常用的人脸年龄特征分为形状特征、纹理特征、代数特征以及混合特征。

由于每种类型的特征均从不同角度描述了人脸图像，为了充分利用各种特征的优点，研究人员通常综合集成多种人脸特征，并采用不同的数学方法对其进行处理，从而形成了各具特色的面部年龄特征提取模型。

常见的特征提取模型包括人体测量学模型( anthropometric models) 、特征子空间模型(AGES) 、柔性模型( flexible models) 、流形学习( age manifold)以及外观模型( appearance model) 等。

你这个课题厉害，至少要熟悉建模，还有有丰富的生物学知识，最简单的来说怎么才能根据人脸特称识别出性别呢？？必定有生物学依据把？然后就是根据生物学知识进行建模了，最后还要编写程序。