基于多分类器融合的3D人脸年龄识别的中期报告一、研究背景随着人类的年龄增长，面部特征发生了很大的变化。通过对人脸图像进行年龄预测可以为许多应用程序提供帮助，例如安全检查、儿童保护、社交网络、医学等。2、研究目的本文旨在通过多个分类器的融合，提高3D人脸年龄识别的准确率，提高识别速度。3、研究方法本文使用了一个基于深度学习的3D人脸识别方法，通过对3D人脸图像中的关键点进行学习和特征提取，进而对年龄进行识别。在这个基础上，我们使用了多个不同的分类器，包括SVM、KNN、决策树等，通过对不同分类器的预测结果进行投票和加权，最终得到一个融合后的年龄识别结果。同时，我们使用了模型压缩技术对不同分类器进行了压缩和优化，以提高识别速度。4、初步结果我们在FERET、LFW、AgingMorph和CACD数据集上进行了实验，获得了较好的结果。在FERET数据集上，我们的准确率达到了85%以上，而在其他数据集上的准确率都在75%以上。5、总结通过对多个分类器进行融合和优化，本文提高了3D人脸年龄识别的准确率和速度，具有良好的实用性和推广价值。未来工作中，我们将进一步优化和改进该方法，扩展其应用范围。