基于特征融合的人脸图像性别识别.pdf

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1、第８卷第６期智能系统学报Ｖｏｌ．８№．６２０１３年１２月ＣＡＡＩＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＳｙｓｔｅｍｓＤｅｃ．２０１３ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊｉ．ｓｓｎ．１６７３-４７８５．２０１３０１００５网络出版地址：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／２３．１５３８．ＴＰ．２０１３１０１２．１８１４．００３．ｈｔｍｌ基于特征融合的人脸图像性别识别李同宇，李卫军，覃鸿（中国科学院半导体研究所高速电路与人工神经网络实验室，北京１０００８３）摘要：在人脸图像的性别识别方法研究中，存在同一个人既参与训练又参与测试的情况，

2、所得结论有一定的局限性．针对此问题，建立相互独立的测试集和训练集．传统性别识别模型，受相关参数影响较大，稳定性有待提高，为此，提出一种基于特征融合的人脸图像性别识别方法，采用主成分分析和正交化的线性判别分析相结合的方法表述图像的全局特征，突破传统线性判别分析二分类时秩的限制，采用均衡的局部二值模式方法表述图像的局部特征，将少量全局特征和局部特征相融合，形成人脸图像的性别特征．支持向量机用于实现性别特征的分类．实验结果表明，此方法在具有一定稳定性的同时，能获得较高的识别率．关键词：人脸识别；性别识别；全局特征；局部特征；特征融合中图分类号：ＴＰ１８１文献标志码

3、：Ａ文章编号：１６７３-４７８５（２０１３）０６-０５０５-０７中文引用格式：李同宇，李卫军，覃鸿．基于特征融合的人脸图像性别识别［J］．智能系统学报，２０１３，８（６）：５０５-５１１．英文引用格式：LITongyu，LIWeiujn，QINHong．Facialimagegenderrecognitionmethodbasedonfeaturefusion［J］．CAAITransactionsonInetlligentSystems，２０１３，８（６）：５０５-５１１．Facialimagegenderrecognitionmethodbasedonf

4、eaturefusionＬＩＴｏｎｇｙｕ，ＬＩＷｅｉｊｕｎ，ＱＩＮＨｏｎｇ（ＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＨｉｇｈ-ｓｐｅｅｄＣｉｒｃｕｉｔ＆ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ，ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＳｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒｓ，ＣＡＳ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００８３，Ｃｈｉｎａ）Abstract：Ｉｎｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅｆａｃｉａｌｉｍａｇｅｓｇｅｎｄｅｒｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ，ｔｈｅｒｅｅｘｉｓｔｃａｓｅｓｗｈｅｒｅａｐｅｒｓｏｎａｔｔｅｎｄｓｂｏｔｈｔｒａｉｎｉｎｇａｎｄｔｅｓｔｉｎｇ，ｔｈｅｒｅｆｏｒ，ｅｔｈｅｃｏｎｃｌｕｓ

5、ｉｏｎｓａｔｔａｉｎｅｄａｒｅｒｅｓｔｒｉｃｔｉｖｅ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｓｏｌｖｅｔｈｉｓｐｒｏｂｌｅｍ，ａｍｕｔｕ-ａｌｌｙｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｔｅｓｔｉｎｇｓｅｔａｎｄｔｒａｉｎｉｎｇｓｅｔｈａｖｅｂｅｅｎｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ；ｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｇｅｎｄｅｒｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｍｏｄｅｌｉｓｇｒｅａｔ-ｌｙａｆｆｅｃｔｅｄｂｙｔｈｅｒｅｌｅｖａｎｔｐａｒａｍｅｔｅｒｓａｎｄｔｈｅｓｔａｂｉｌｉｔｙｎｅｅｄｓｔｏｂｅｉｎｃｒｅａｓｅｄ，ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ａｎｏｖｅｌｇｅｎｄｅｒｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｕｔｉｌｉｚｉｎｇｆａｃｉａ

6、ｌｉｍａｇｅｓａｎｄｂａｓｅｄｏｎｆｅａｔｕｒｅｆｕｓｉｏｎｈａｓｂｅｅｎｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｗｉｔｈｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄ，ｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｍａｉｎｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓａｎｄｔｈｅｏｒｔｈｏｇｏｎａｌｌｉｎｅａｒｄｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈｉｎｇａｎａｌｙｓｉｓａｒｅｃｏｍｂｉｎｅｄｔｏｄｅｓｃｒｉｂｅｔｈｅｏｖｅｒａｌｌｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｔｈｅｆａｃｉａｌｉｍａｇｅ，ｔｈｅｒｅｓｔｒｉｃｔｉｏｎｏｆｏｒｄｅｒｉｎｂｉｎａｒｙｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｆｏｒｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｌｉｎｅａｒｄｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈｉｎｇａｎａｌｙｓｉｓｉｓｂｒｏ-

7、ｋｅｎｔｈｒｏｕｇｈ，ａｂａｌａｎｃｅｄｌｏｃａｌｂｉｎａｒｙｖａｌｕｅｐａｔｔｅｒｎｍｅｔｈｏｄｉｓａｐｐｌｉｅｄｔｏｄｅｓｃｒｉｂｅｔｈｅｌｏｃａｌｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｔｈｅｉｍａｇｅ，ａｎｄｓｏｍｅｏｆｔｈｅｏｖｅｒａｌｌｆｅａｔｕｒｅｓａｎｄｔｈｅｌｏｃａｌｆｅａｔｕｒｅｓａｒｅｆｕｓｅｄｔｏｆｏｒｍｔｈｅｇｅｎｄｅｒｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｔｈｅｆａｃｉａｌｉｍａｇｅ．Ｔｈｅｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅｉｓｕｓｅｄｆｏｒｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｇｅｎｄｅｒｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌ

8、ｔｓｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓ