基于脸部特征的性别识别
Gender Recognition Based on Face Features作者机构：上海交通大学图像处理与模式识别研究所上海200240
出 版 物：《数据采集与处理》 (Journal of Data Acquisition and Processing)
年 卷 期：2010年第25卷第5期
页 面：595-599页
核心收录：
学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
主 题：性别识别 局部特征 整体特征 AdaBoost算法 支持向量机
摘 要：提出一种基于人脸正面图像的性别分类方法。为了提高性别识别率,本文采用AdaBoost算法提取整体特征,主动外观模型提取局部特征,组合局部与整体特征后使用支持向量机(SVM)进行分类的方法。本文在一个由AR,FERET,网上收集和实验室自行采集共同组成,且包含14 700余张人脸的数据库上进行实验。实验结果表明,该方法具有90%以上的识别率。
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