基于人臉的性別識別.pdf

1、人臉是重要的生物特征之一，人臉圖像上蘊(yùn)含了大量的信息，例如性別、年齡、人種、身份等。人臉的性別識別就是試圖賦予計算機(jī)根據(jù)輸入的人臉圖像判斷其性別的能力。 本文基于人臉正面圖像進(jìn)行性別分類。一般而言，人臉性別識別系統(tǒng)分為圖像預(yù)處理，人臉特征提取和分類器識別三部分。本文針對這三個部分展開研究，并比較了幾種不同方案的識別性能。 通過對性別識別的重要理論的研究，為了提高性別識別率，本文提出了采用AdaBoost 算法提取整體特征

2、，主動表觀模型提取局部特征，組合局部與整體特征后使用支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行分類的方法。本文在一個由AR、FERET、CAS-PEAL-R1、網(wǎng)上收集和實(shí)驗室自行采集所共同組成的，包含21,300 余張人臉的數(shù)據(jù)庫上，進(jìn)行了大量有意義的實(shí)驗。實(shí)驗結(jié)果顯示，融合了整體特征和局部特征后，識別率比基于（單獨(dú)）整體特征的、基于（單獨(dú)）局部特征的有很大的提高，達(dá)到了90％以上。本文還通過精心設(shè)計的對比實(shí)驗對預(yù)處理過程中人臉有效區(qū)域的截取和AdaB