Face age estimation

Abstract

Human age estimation is very interesting challenge today also. The prediction of age based on different techniques and by human, itself is very similar now. The major challenges for machine based age estimation are still alive. Challenges are uncontrolled environment, different light settings, variant posing and expression, ageing effects and life style. Human age estimation started with craniofacial growth has now reached to the condition where challenges are changing into opportunities for developing of applications. Applications include Biometrics, forensic investigation during crime , security control. Feature extraction deals with extraction of features like facial landmarks, shape and texture for further analysis. Feature reduction is considered for faster analysis of feature vectors. Lastly, regression, classification or combination is used for estimation of the age. يعتبر تقدير العمر البشري تحديًا مثيرًا للاهتمام اليوم أيضًا. إن التنبؤ بالعمر بناءً على تقنيات مختلفة وبواسطة الإنسان ، هو نفسه مشابه جدًا الآن. لا تزال التحديات الرئيسية لتقدير العمر المعتمد على الآلة قائمة. تتمثل التحديات في البيئة غير المنضبطة ، وإعدادات الإضاءة المختلفة ، والوضعية المتغيرة والتعبير ، وتأثيرات الشيخوخة ، وأسلوب الحياة. بدأ تقدير عمر الإنسان مع النمو القحفي الوجهي وقد وصل الآن إلى الحالة التي تتحول فيها التحديات إلى فرص لتطوير التطبيقات. تشمل التطبيقات القياسات الحيوية ، والتحقيق الجنائي أثناء الجريمة ، ومراقبة الأمن. يتعامل استخراج الميزات مع استخراج الميزات مثل معالم الوجه والشكل والملمس لمزيد من التحليل. يعتبر تقليل الميزة لتحليل أسرع لمتجهات الميزات. أخيرًا ، يتم استخدام الانحدار أو التصنيف أو الجمع لتقدير العمر