基于人脸的性别识别研究

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1、分类号ＴＰ．４玄產碱＾净：３９１ＢＥＵＩＮＧＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＣＩＶＩＬ学号１１０８１１０４１３００１ＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧＡＮＤＡＲＣＨＩＴＥＣＴＵＲＥ学位论文基于人脸的性别巧别硏究ＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＧｅｎｄｅｒＲｅｃｏｎｉｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＦａｃｅｇ崔成指导教师姓名田启川职称副教授北京建筑大学申请学位级别硕±学位类别工学硕古专业名称模式识别与智能系统年级２０１３级全日制论文答辩时间２０１６年０６月学位授予单

2、位和日期北京津筑大学２０１６年０６月答辩委员会主席陈志新教授论文评阅人范瑜教授、张立权副教授北京建筑大学硕±学位论文原创性声明：研究工作及取得本人郑重声明所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行的的研巧成果。尽我所知，除了文中特别加标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包含本人或他人为获得北京建筑大学或其它教育机一构的学位或学历证书而使用过的材料。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处。，本

3、人愿意承担相关法律责任、。学位论文作者签字：曰期；Ｗ知知／炸北京建筑大学硕±学位论文版权使用授权书本人完全了解学校有关学位论文知识产权的规定，在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于北京建筑大学，允许论文被查阅和借阅。学校有权保留论文并向国家有关部口或机构送交论文纸质版和电子版，可将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可１＾采用影巧、缩印、或扫描等复制手段保存和汇编学位论文。保密学位论文在解密后的使用授权同上。、学位论文作者签名：的校内导师签名：＼＿巧心Ｉ＾１＞年。姑

4、巧日心／《年月／伯校外导师签名：年月日Ｉ摘要摘要人脸是人类身体上最重要的特征之一，能够反映人的很多重要的信息，如性别，年龄，种族，身份等属性。性别作为一种重要的信息备受关注，具有很好应用前景，基于人脸的性别识别具有一定的直观性，是生物识别领域的研究热点。本论文对人脸性别识别进行了深入系统的研究，具体工作如下：（1）针对人脸检测中Harr-like特征数目极多，计算量大的问题，提出了一种基于积分图的Harr-like特征值计算方法，并与Adaboost算法相结合，通过训练获取了级联的分类器，实现了图像中单人脸

5、以及多人脸的检测。减小了计算量，提高了Adaboost分类器的训练速度，以及人脸检测速度。（2）针对人脸特征维数高，计算过于复杂以及图像噪声影响的问题，提出了一种基于MB-LBP算子的纹理特征提取方法和Adaboost算法组合进行性别识别的方法。通过提取块大小为2*2的LBP纹理特征，消除了大部分噪声的影响，然后将该高维的纹理特征进行重新采样，获取低维的纹理特征，并在该特征基础上训练出Adaboost分类器。实验表明该分类器要比单像素的LBP特征与SVM结合的算法的分类正确率高。（3）针对单个性别分类器的分类效果还不是很理想

6、的问题，提出了将LBP、PCA特征提取算法与Adaboost、支持向量机（SVM）、稀疏表示（SRC）性别分类算法交叉组合并将获取的相对较好的分类器进行融合的方法。通过实验测试获取了7个较好的分类器，并将这些分类器进行融合。实验证明融合后的性别分类器的分类效果要优于单个性别分类器的分类效果。关键字：性别识别；支持向量机；纹理特征；降维；主成分分析。IAbstractAbstractFaceisoneofthemostimportantfeaturesofhumanbody,whichcanreflectalotofimpor

7、tantinformation,suchasgender,age,race,identityproperties.Gender,asakindofimportantinformation,gainsawidespreadattentionandbecomesapromisingmeanstomakeuseof.Duetothevirtueofitsintuitive,Genderrecognitionbasedonfacehasalreadybeentheresearchhotspotinthefieldofbiometri

8、cs.Thisthesisworksontheresearchoffacegenderrecognitionthoroughlyandsystematically,andspecificworksasfollows:（1）Duringtheprocessoffacedetection,th