45、基于生物特征的人机交互系统：性别与年龄识别技术解析与应用

基于生物特征的人机交互系统：性别与年龄识别技术解析与应用

1. 系统概述

在人机交互领域，利用生物特征信息来提升交互体验是一种创新的思路。这里介绍的系统以Aldebaran NAO人形机器人为载体，通过性别和年龄估计算法，让机器人能够感知用户的生物特征，并做出相应的特定行为反应。该系统具备处理多个人的能力，能同时识别每个参与者的年龄和性别，适用于训练、康复、家庭护理等需要自然交互的人机交互应用场景。

连接到机器人后，可使用IP地址和端口调用所有NAO的API方法，就像调用本地方法一样。系统的核心是生物特征引擎，它以原始视频帧为输入，检测是否有人存在，并通过特定的性别预测模块和年龄预测模块分别预测其性别和年龄组。

2. 生物特征引擎工作流程

生物特征引擎的工作流程可分为以下几个关键步骤：
1. 人脸检测与归一化
- 归一化是重要的预处理步骤，后续算法在处理具有预定义大小和姿势的输入人脸时效果更佳。
- 具体操作：
- 应用Viola - Jones人脸检测器检测正面人脸。
- 使用肤色模型检测人脸块边界，启发式地去除非人脸元素（如脖子），并拟合椭圆使其垂直。
- 应用基于Viola - Jones的眼睛检测器，若检测到眼睛位置，则将正面人脸候选归一化为65×59像素的标准大小。
2. 特征提取
- 选择合适的描述符对人脸外观进行编码，以突出最具区分性的特征。
- 具体选择：
- 性别估计使用方向梯度直方图（HOG）。HOG基于小空间区域（“单元”）内像素的梯度方向累积构建一维直方图。图像被划分为N