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文献综述
性别、表情和年龄的自动识别和估算1 研究背景与意义人脸作为心灵的窗口，区别人脸是我们区别一个人的主要方式，也就是人脸包含了许多不同的特征让我们得以区分彼此，我们每个人都有能力通过面部特征来初步判断一个人的性别、年龄和表情，能够识别人脸可以让我们在很多事情上带来方便，因此机器人脸识别是一个经久不衰而又富有挑战性的课题，其中性别识别、表情识别和年龄估算是其中主要的研究方向。
人脸表情是人际交往过程中的重要内容，是我们表达情感的重要方式。
人脸表情识别（Facial expression recognition, FER）技术是将生理学、心理学、图像处理、机器视觉与模式识别等研究领域进行交叉与融合，是近年来模式识别与人工智能领域研究的一个热点问题。
人脸表情识别在计算机视觉、社会情感分析、刑事案件侦破与医疗诊断等方面有着广泛的应用[1]。
目前国内外的研究已经取得了比较大的进展并主要划分为了传统表情识别和基于深度学习的表情识别方法。
年龄作为人类一种重要的生物及社会特征，其在人的社会交往中起到了基础性作用。
人脸年龄估计是指针对含有人脸的图像，预测出图像中人脸对应的年龄[2]。
尽管近些年来在人脸年龄估计领域已经取得了很大的进展，但是由于人脸结构复杂、不同的性别和种族所展示的面容也有较大区别，除此之外还有光线、表情、角度都十分影响年龄的估计，因此通过人脸进行年龄估计仍然是一项十分富有挑战性的工作。
通过人脸进行性别识别是图像识别领域的一个很重要的研究方向，通过性别识别技术可以将识别对象进行简单的分类，还可以作为人脸年龄识别的前期工作以提高识别精度。
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