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基于人脸图像的性别识别

李昆仑  
【摘要】: 人脸性别识别是指根据输入的人脸图像判别其性别,它是一个典型的两类模式识别问题。本文针对人脸性别识别所做的研究工作可以归纳为以下6点: (1)使用支挣向量机分类器,通过实验对4种常用的特征提取方法进行比较研究,包括主成分分析方法、局部二元模式算子、多尺度的局部二元模式算子和Gabor小波特征; (2)使用Gabor小波特征和支持向量机分类器,通过实验对3种不同的人脸图像掩膜进行比较研究; (3)提出一种基于级联支持向量机的人脸性别识别方法,通过多层分类器的思路,把容易被前一层分类器分类的训练样本过滤掉,将难度较高的训练样本重新组织起来训练新一层的分类器,能够有效的提高了分类器的识别性能; (4)研究分类器融合方法在人脸性别识别上的应用,增强了分类器的鲁棒性和泛化能力; (5)对LIBSVM算法进行了改进、优化和并行化的研究,极大地缩短了训练时间; (6)设计和实现了人脸性别识别系统。


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