专栏名称: 机器学习研究会

机器学习研究会是北京大学大数据与机器学习创新中心旗下的学生组织，旨在构建一个机器学习从事者交流的平台。除了及时分享领域资讯外，协会还会举办各种业界巨头/学术神牛讲座、学术大牛沙龙分享会、real data 创新竞赛等活动。

【学习】基于生物特征的人口统计学分析综述

机器学习研究会 · 公众号 · AI · 2017-05-17 21:26

正文

点击上方“机器学习研究会”可以订阅哦

摘要

转自：智能感知与计算研究中心

引言

生物特征识别是指利用人体生物特征（生理特征或者行为特征）进行身份认证的一种技术。常见的生物特征包括指纹、虹膜、人脸、语音、掌纹、步态等（见图1）。除了身份信息，这些生理和行为特征还可能包含与个体有关的一些其他信息，比如年龄、性别、种族、情感、口音、身高、体重、用右手或左手的习惯等。这些属性信息中，人口统计学属性（年龄、性别、种族）估计（见图2），由于其广泛的理论研究价值和实际应用价值，一直以来都是模式分析领域一个非常热门的研究课题。近三十年的发展使得基于各种生物特征的人口统计学分析得到了很大的发展。这篇综述旨在对这些已有的工作进行总结与分析。首先，我们从个体认知的角度列举一些有关人口统计学分析的观点；接着，我们分别回顾了年龄、性别和种族估计的历史发展；对使用各种生物特征模态进行人口统计学属性估计，我们主要从特征提取和估计算法两个方面对已有的工作进行总结与分析，指出各种模型或方法的优缺点。最后我们指出当前仍然面临的一些挑战并提出几个有潜力的未来发展方向。