基于圖像特征的人類性別識(shí)別技術(shù).pdf

1、生物特征作為人類個(gè)體的內(nèi)在屬性，具有較強(qiáng)的穩(wěn)定性、防偽性和唯一性。因此，基于生物特征的檢測(cè)和識(shí)別技術(shù)，得到了越來(lái)越多的關(guān)注與研究。作為生物特征識(shí)別的重要研究?jī)?nèi)容，人類性別識(shí)別不僅可以應(yīng)用于視頻監(jiān)控、安防等領(lǐng)域，同時(shí)在智能商場(chǎng)、視頻檢索、以及商業(yè)統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)中也能夠發(fā)揮重要作用，因此具有很高的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。
　　 目前已經(jīng)用于性別識(shí)別/分類研究的對(duì)象有：人臉、虹膜、指紋、腳印以及語(yǔ)音。其中基于人臉圖像的性別識(shí)別應(yīng)用最為廣泛。但人

2、臉?lè)椒ㄊ茏藨B(tài)、光照、表情、年齡變化的影響很大，識(shí)別性能不理想。為了克服上述缺點(diǎn)，本論文研究了多種基于非人臉特征的性別識(shí)別算法。
　　 具體地，本論文完成了如下工作：1)詳細(xì)分析了梯度方向直方圖(HOG)、局部二元模式(LBP)、SIFT描述子和Shape Context等特征提取方法，以及支持向量機(jī)(SVM)和AdaBoost分類決策方法。2)采集了鞋子數(shù)據(jù)庫(kù)，提出了基于鞋子特征的性別識(shí)別方法。3)實(shí)現(xiàn)了基于步態(tài)的性別識(shí)別算法，