随着机器学习方法的不断发展,高斯过程模型越来越受到广大专家学者的关注和青睐。高斯过程模型既可以应用于回归,也可以应用于分类,本文中将针对高斯过程回归在基于图片和视频数据的预测问题中的应用进行研究。近年来,图像视频数据的预测问题已经成为计算机视觉领域中的研究热点,新的技术层出不穷,越来越多的企业将这些技术应用于实践生产中。尽管有大量学者和企业对图像和视频数据中的预测问题进行了深入的研究,并取得了丰硕的成果,但是仍然有许多关键性问题有待解决。本文以高斯过程回归算法为研究对象,分别在图像和视频的场景下提出改进的应用方案。首先,在视频预测方面:以视频中的车流量统计为研究对象,提出结合了动态纹理模型和高斯过程回归算法的车流量统计方案,利用动态纹理模型来分割视频序列中的运动前景和静态背景,并提取前景分割段的特征,同时,通过高斯过程回归算法对特征和车流量之间的映射关系进行学习,以此最终做出回归预测。该方案是从车流量的整体性角度考虑,避免了以往的车流量检测方案中单个车辆计数引起的漏检和误检情况,达到了降低误差,提高统计精度的目的。其次,在图像预测方面:本文将人脸图像的年龄估计作为研究对象,提出利用主动形状模型来定位每幅图像中的68个关键特征点,并基于特征点的坐标信息和人脸测量模板来计算面部的几何比例特征。然后利用高斯过程回归算法来学习几何比例特征和真实年龄值之间的映射关系,并给出回归估计。此外,本文也重点研究分析了特征向量中的特征值。在本文提出的方案中,通过大量实验对输出结果进行了对比,选取了较优的特征组合以降低特征向量的维数,从而减少回归算法的计算量,同时也保证了回归估计的精度。本文针对提出的方案设计了相关仿真实验,并将实验结果与现有的算法进行对比,比较结果表明,所提出的方案在精确度方面有着明显的改善,在图像和视频数据的预测问题上,高斯过程回归算法有着令人满意的表现。