基于臉部圖像特征分析的性別識(shí)別研究.pdf

1、基于臉部圖像特征的性別識(shí)別研究是以人臉圖像為主要研究對(duì)象，首先對(duì)人臉圖像進(jìn)行人臉檢測(cè)，以確定圖像中是否存在人臉、存在人臉的數(shù)量，定位檢測(cè)到的人臉圖像出現(xiàn)的位置。其次，再對(duì)人臉圖像進(jìn)行預(yù)處理，以消除光線變化和噪聲的影響，獲得較好的識(shí)別效果，圖像的預(yù)處理包括圖像灰度化、幾何和能量歸一化、直方圖均衡。再次，基于前兩步處理后得到的圖像進(jìn)行人臉的特征提取，特征提取主要是為了提取到對(duì)人臉性別分類研究有影響效果的臉部特征，主要包括四個(gè)：胡須特征、頭發(fā)

2、長(zhǎng)度特征、頭發(fā)厚度特征、眉毛粗細(xì)特征，這四個(gè)特征是識(shí)別人臉圖像性別的關(guān)鍵特征。最后，訓(xùn)練一個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入是這四個(gè)特征組成的一個(gè)列向量，輸出是人臉圖像的性別信息。
　　 人臉性別分類的基礎(chǔ)是人臉圖像的檢測(cè)和定位，采用自適應(yīng)AdaBoost算法和PCA算法實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)，前者通過改變數(shù)據(jù)分布來實(shí)現(xiàn)排除圖像中的非人臉區(qū)域，以達(dá)到對(duì)人臉區(qū)域精確檢測(cè)定位的效果；后者是利用了“特征臉”的方法，根據(jù)待識(shí)別樣本到“臉空間”

3、的距離確定它是否屬于人臉，以此達(dá)到檢測(cè)人臉的目的。人臉性別分類的重點(diǎn)是對(duì)檢測(cè)到的人臉圖像進(jìn)行特征提取，在分析了臉部各個(gè)特征對(duì)性別識(shí)別的影響后，本文選擇了胡須特征、頭發(fā)長(zhǎng)度特征、頭發(fā)厚度特征、眉毛粗細(xì)特征作為性別識(shí)別的主要特征，提高了識(shí)別率。采集到人臉特征中的胡須特征、頭發(fā)長(zhǎng)度和厚度特征、眉毛粗細(xì)特征作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)⒘?，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用ORL人臉庫對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，調(diào)整權(quán)值，達(dá)到誤差要求，最后進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。
　　 實(shí)驗(yàn)結(jié)