姿态鲁棒的人脸图像性别识别方法研究与应用

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1、中国科学技术大学硕士学位论文姿态鲁棒的人脸图像性别识别方法研究与应用作者姓名：学科专业：导师姓名：完成时间：崔龙飞网络传播系统与控制倪宏研究员朱明教授二。一四年五月十日UniversityofScienceandTechnologyofChinaAdissertationformaster’SdegreeResearchAndApplicationOfPose-·RobustGenderRecognitionMethodBasedOnFaceImages1●一Author’SName：LongfeiCuiSpeciality：NetworkCommunicationSyste

2、mandControlSupervisor：Prof．HongNiProf．MingZhuFinishedtime：MaylOth，2014中国科学技术大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文，是本人在导师指导下进行研究工作所取得的成果。除己特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含任何他人已经发表或撰写过的研究成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均己在论文中作了明确的说明。作者签名：塑塑签字日期：中国科学技术大学学位论文授权使用声明作为申请学位的条件之一，学位论文著作权拥有者授权中国科学技术大学拥有学位论文的部分使用权，即：学校有权按有关规定向国家有关部门或机构送

3、交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅，可以将学位论文编入《中国学位论文全文数据库》等有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。本人提交的电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。保密的学位论文在解密后也遵守此规定。叼么开口保密(——年)作者签名：釉丝导师签名：签字日期：摘要人脸图像的性别区分是人口统计学的一个基本分类要求，同时在行为监测、身份验证、人机交互、视频检索、市场营销策略等领域中也有着广阔的潜在应用前景。在过去的几十年中，正面人脸图像的性别识别已经基本得到了令人满意的结果，但在姿态有变化的情况下人脸图像的性别识别依然是一个值得研究的

4、难题，而姿态问题本身却是人脸识别的实际应用中不可避免的一个问题，无论是实时监控，还是数据库检索，都会有着大量姿态有变化的人脸图像的情况存在。为了能够在姿态有变化的情况下得到较好的人脸图像的性别识别结果，本文从改进人脸关键点定位着手，从人脸图像特征及分类方法对姿态的鲁棒性展开研究，取得了以下研究成果：1．构造了两种更加有效的人脸特征提取方法本文通过把Gabor滤波和LBP算子结合，得到了更加适用于性别识别的LGBP特征，同时基于深度学习的思想，提出了基于稀疏编码特征提取方法，并通过一组实验在CAS—PEAL人脸数据库上分别得到了80％和85％的正确率，考虑到在针对静态人脸图像这

5、种特征比较明显的图像时，使用两种方法得到的正确率差距并不大，但是LGBP算子的速度更快，因而本文就采用了耗时较短的LGBP作为特征提取的方法。2．提出了基于多模型改进的ASM方法对人脸图像姿态进行矫正在对人脸关键点的研究中，ASM算法由于简洁有效而获得了广泛的使用，但是原始的ASM算法并不能处理姿态有变化的情况下人脸图像关键点的检测问题，因而本文提出了基于多模版自适应匹配的ASM方法，并利用基于三角剖分的纹理映射的方法，解决了姿态有变化的人脸图像不利于特征提取这个问题，并在CMU—PIE数据库上进行了实验，通过实验表明对存在15。以内姿态变化的人脸图像进行矫正能够得到较好的效

6、果。3．提出了一种基于稀疏表达的姿态鲁棒人脸图像性别识别方法在一个大型库中进行分类时，使用大型库本身来表达自己的样本的最合适描述一定是稀疏的，基于这种想法，本文提出了使用稀疏表达构建分类器的方法。在对数据库图像进行特征提取并降维后，构建了超完备字典，而此时对测试样本的性别分类只需要使用超完备字典进行稀疏表达，残差最小的一类就是测试样本的性别，由于稀疏表达求解过程就是最优化求解的过程，因而使用稀疏表达构建分类器天然的对姿态就会有鲁棒性。接着，本文在CAS—PEAL数据库上通过多组实验对该方法进行验证，并得到了95．5％识别正确率。最后，本文针把提出的姿态鲁棒的性别识别方法应用卡

7、口人脸比对系统中，T摘要在实证的环境下验证了该方法的可行性。关键词：性别识别稀疏表达稀疏编码主动形状模型6abor滤波LBP算子AbstractABSTRACTGenderrecognitionoffaceimageisoneofthebasicdemographicclassificationrequirements，whileinbehavioralmonitoring，authentication，human—computerinteraction，videosearch，marketingstr