人的年龄估计在公安、刑侦、电子客户关系管理、网络访问控制、电子商务等领域具有重要的实际应用价值,并且在人脸识别研究中有助于提高人脸识别的准确率,因此,基于图像的人的年龄估计成为了近年来计算机视觉和模式识别领域的一个重要研究内容。虽然目前已经提出了许多基于人脸图像的年龄估计算法,但是,如何提高算法的准确性、实时性、可推广性,仍是需要研究的问题。本文采用仿生特征,对基于人脸图像的年龄估计进行了研究。本文的主要工作如下:1.本文对已有的仿生特征进行了改进。通常的仿生特征模型将1层图像按照滤波器的大小组织成不同的带(Band),并将每个1层图像按顺序划分成一些互相重叠的块(Block)。在每个带中,对每个方向的两个1图像取操作,然后再在每个块内取操作,从而得到1层。而在本文的改进模型中,我们以关键点为中心选取1图像块,并在每个块中取操作。这样大大减少了在整幅图上提取1特征的时间,并且有效地利用了关键点信息。2.提出了基于改进的仿生特征和的人脸年龄估计方法,其基本流程是:首先对图像进行必要的预处理,然后进行特征提取、降维和分类,从而由人脸图像估计出主体的年龄。3.提出了基于改进的仿生特征和偏最小二乘(PLS)的年龄估计方法。这种方法无须再多加降维部分,可直接在提取的特征上应用。4.编程实现了以上算法,并在数据库上对算法进行了验证。实验结果表明,和现有方法相比,本文算法具有一定的优越性。