基于人臉特征的性別識別與年齡估計研究.pdf

1、隨著計算機技術和生物醫(yī)學工程技術突飛猛進的發(fā)展，利用人體生物特征來進行人體相關信息的獲取成為安全驗證的首要方式。人臉作為一種有效的生物特征，一直以來都受到了很多重視。本文主要針對基于人臉的性別識別以及年齡估計問題進行研究。文章首先簡單介紹了一些已有的相關算法，然后對其分析，在其基礎之上提出了更加有效的人臉檢測算法以及性別、年齡識別算法，并通過編程實現(xiàn)了基于該算法的人臉性別、年齡識別系統(tǒng)。論文主要研究內容如下:
　　(1)針對人臉檢

2、測算法中的膚色檢測算法準確率低以及Adaboost人臉檢測速率低問題，研究了一種新的人臉檢測算法。該算法將基于膚色的人臉檢測以及基于LGP特征的Adaboost人臉檢測算法進行有效結合，使得人臉檢測的速度和精度得到一定提升。為了進一步提高系統(tǒng)性能，本文在此基礎之上進一步引入證據(jù)累積理論，對人臉檢測算法進行優(yōu)化，進一步提升了檢測準確率。
　　(2)針對如何選取有效的性別以及年齡特征這一問題提出一種新的紋理特征，即WLBP與Gabor

3、的復合特征。論文對幾個典型的局部紋理描述算子進行了分析，提出一種WLBP與Gabor相結合的算子，該算子不僅具有多尺度多方向的優(yōu)點，同時也具備了對光照不敏感等優(yōu)良特性。
　　(3)采用支持向量機(SVM)進行了分類器設計。使用SVM實現(xiàn)了性別分類及年齡估計。通過對年齡信息以性別信息之間的關系研究，將性別分類與年齡分類進行級聯(lián)，使用性別信息作為年齡分類的先驗知識，進一步提高了年齡分類的準確性。
　　(4)采用C++實現(xiàn)了人臉性