人脸性别识别综述

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1、人脸性别识别综述：该文是对现有的人脸性别识别方法的综述。文中分别介绍了主要的特征提取算法和分类方法，还对一些典型的性别分类方法进行了比较和评价，并在此基础上对人脸性别识别的研究进行了总结和展望。　　关键词：人脸性别识别；特征提取；性别分类　　：TP391：A：1009-3044(2011)10-2350-03　　SummaryofFaceGenderRecognition　　LIKun-lun,ZHANGXin　　(ScienceandTechnologyCollegeofNanchangUniversity,Nanchang33

2、0029,China)　　Abstract:Thispaperisthesummaryofthemethodsoffacegenderrecognition.Inthispaper,Mainfeatureextractionalgorithmsandclassificationmethodsareintroducedseparately,alsoparedandevaluatedsometypicalgenderclassificationmethods,andonthisbasis,makeasummaryandoutlookt

3、ofacegenderrecognition.　　Keyb等人[1]训练了一个两层神经X络用来识别90张人脸图像的性别，开创了人脸性别识别的先河。但在早期，主要是源于心理学研究的需要或纯粹作为一个实验问题来看待的，如，Cellerino等人[2]认为人脸性别识别是一个非常高效的认知过程，而且男性脸和女性脸的认知过程是不同的，通过实验说明了男性脸的识别率高于女性脸。而且在归类同性别的人脸时正确率较高。随着人脸检测技术的发展，对人脸性别识别的研究也越来越多，识别方法也日渐成熟，从早期盛行的神经X络方法，发展到近期的支持向量机和AdaB

4、oost方法，识别精度也越来越高。而且有一些人脸性别识别技术已经成功的应用到很多商业领域。　　本文主要是对现有的人脸性别识别方法进行总结和归纳，对一些典型的特征提取和性别分类方法作简单介绍。并对今后的研究方向进行了展望。　　1人脸性别分类算法的研究　　人脸性别的识别过程可以分为如下几个阶段：图像预处理；人脸特征提取；分类器识别，具体识别过程如图1所示。　　图像预处理主要是为了尽可能消弱人脸图像中的干扰信号，如背景、非均匀光照的影响等。常用的方法有灰度处理、光线补偿和平滑去噪等。人脸特征提取是应用不同的特征提取算法提取出区别不同模式

5、问题的显著特征。目前应用较多的有：主成分分析，独立成分分析（IndependentponentAnalysis，ICA），小波分析等。人脸性别的识别需要选择一个分类器，对特征提取的结果进行分类，给出最终的判断结果。目前应用的分类算法主要有：人工神经X络算法，Adaboost学习算法，支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）等。　　2.1典型的特征提取方法　　特征提取就是从测量空间到特征空间的某种映射变换。这种变换要符合两个主要准则：一是特征空间必须保留测量空间的主要分类信息，二是特征空间的维数必须远远低于测量

6、空间的维数。武勃等人[3]的实验证明了性别信息是紧致地分布在人脸样本的一个较小的子空间中，因此可以在性别分类前先对样本进行压缩降维，这样可以在较小损失正确率的情况下提高分类速度。下面简单介绍了几种现有的用于性别分类的特征提取算法：　　1）主成分分析：主成分分析是一种常用的特征提取方法。它根据图像的统计特性进行正交变换(K-L变换),其目的是在数据空间中找到一组向量以尽可能地解释数据的方差，从而用降维后的低维向量保存原数据中的主要信息，使数据更易于处理[4]。相对于主成分分析，还有一种二维主成分分析方法，它是一种基于二维图像矩阵的特

7、征提取方法，该方法中的协方差矩阵直接由输入图像矩阵计算得到，其维数与传统支持向量机相比大大减小。　　2）独立成分分析：独立成分分析是一种多维信号处理方法[5]，主要用于提取多维统计信号中的潜在成分。与传统的多维信号分析方法截然不同的是，经过独立成分分析处理得到的各个分量不仅去除了相关性，还是相互统计独立的，并且是非高斯分布的。　　3）小波方法：小波方法主要有类Haar小波方法和Gabor小波方法。类Haar小波方法是由viola和Jones[3l]提出的类Haar小波函数来实现的，提取的是不同形式的类Haar矩形特征。Gabor小

8、波也是一种比较常见的特征提取方法，它具有多分辨率和多通道的性质。与其他几种方法相比，小波变换处理的数据量较少，能满足系统的实时性要求[6]。　　4）局部二元模式（LocalBinaryPattern，LBP）算子：局部二值模式是由Ojala等人19