人臉性別識別中的特征篩選與提取.pdf

1、人臉圖像不僅比較容易獲取，而且包含了非常豐富的信息，近年來，有越來越多的研究者專注于基于人臉的性別識別。基于人臉的性別識別能夠?yàn)楸砬樽R別、體態(tài)識別、動作識別等提供有利的先驗(yàn)信息，還能夠在商業(yè)領(lǐng)域中為商家?guī)砀嗟氖找妗?br>　　光照、種族、年齡、圖像質(zhì)量等因素對人臉圖像有很大影響，造成基于單一人臉圖像特征的性別分類的性能有限，所以本文的主要研究內(nèi)容是提取并篩選出多種對性別識別貢獻(xiàn)較大的特征，并使用多特征融合的方法來實(shí)現(xiàn)人臉的性別識別系

2、統(tǒng)。
　　本文提出了一種基于人臉關(guān)鍵點(diǎn)的子區(qū)域劃分方法。由于單特征對于性別識別的效果較差，本文將人臉子區(qū)域和PCA、LBP等特征進(jìn)行融合，利用融合特征進(jìn)行性別識別。為了避免粗糙度提取過程中丟失重要特征信息，本文提出了一種基于分塊的人臉粗糙度的性別識別方法。該方法通過人臉網(wǎng)格化將人臉劃分為多個塊，并計(jì)算每個人臉塊的粗糙度，將其作為一個特征向量進(jìn)行性別識別。為了進(jìn)一步提高性別識別算法的計(jì)算效率和精度，本文提出了一種改進(jìn)的彈性束圖匹配算