發(fā)布時間：2017-04-02 01:10

  本文關鍵詞：基于人臉圖像的性別識別的研究與實現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：人臉識別是計算機視覺領域的研究熱點之一。近年來,針對人的性別、年齡、種族等屬性的識別研究逐漸增多。其中,性別識別在人機交互、視頻監(jiān)控、基于內容的檢索、統(tǒng)計信息收集以及精準廣告投放中有著廣闊的應用前景,具有較高的研究價值。 本文主要研究了基于人臉圖像的性別識別方法,提出了結合人臉外部特征——頭發(fā)特征的多特征提取方法,并在分類階段以并聯(lián)結構的加權投票算法實現(xiàn)分類器融合,提高識別準確率。首先,在頭發(fā)特征提取部分,本文給出了一種改進的注入填充算法實現(xiàn)頭發(fā)區(qū)域檢測,并在此基礎上建立頭發(fā)區(qū)域模型,以此提取頭發(fā)區(qū)域的長度、厚度以及面積特征；其次,本文還使用主動形狀模型提取了人臉的面部幾何特征和局部二元算子；接下來,在分類階段,本文提出了并聯(lián)結構的加權投票算法,實現(xiàn)了多分類器融合；最后,本文給出了性別識別系統(tǒng)的環(huán)境配置和系統(tǒng)總體設計,并針對各個模塊進行了詳細設計與實現(xiàn)。實驗證明,本文提出的頭發(fā)特征與面部特征結合、使用多分類器融合實現(xiàn)分類的方法在性別識別中具有有效性。
【關鍵詞】：性別識別 頭發(fā)特征 主動形狀模型 局部二元算子 分類器
【學位授予單位】：北京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 緒論8-14
• 1.1 研究背景及意義8-9
• 1.2 性別識別研究現(xiàn)狀9-11
• 1.2.1 國內外常用人臉數(shù)據(jù)庫9-10
• 1.2.2 性別識別研究現(xiàn)狀10
• 1.2.3 基于人臉的性別識別方法研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3 主要研究內容11-12
• 1.4 論文組織結構12-13
• 1.5 本章小結13-14
• 第二章 圖像預處理與人臉檢測14-23
• 2.1 圖像預處理14-17
• 2.1.1 人臉圖像濾波去噪14-16
• 2.1.2 人臉圖像直方圖均衡化16-17
• 2.1.3 人臉圖像幾何歸一化17
• 2.2 人臉檢測17-21
• 2.2.1 人臉檢測早期研究17-20
• 2.2.2 Viola-Jones人臉檢測方法20-21
• 2.3 本章小結21-23
• 第三章 人臉性別特征提取23-38
• 3.1 關于兩性異形的研究23-25
• 3.2 基于主動形狀模型的幾何特征提取25-29
• 3.2.1 特征點標定25-26
• 3.2.2 全局形狀模型的建立26-27
• 3.2.3 局部紋理模型的建立27-28
• 3.2.4 局部搜索策略28
• 3.2.5 實驗結果28-29
• 3.3 頭發(fā)區(qū)域檢測及幾何特征提取29-34
• 3.3.1 頭發(fā)區(qū)域檢測30-32
• 3.3.2 頭發(fā)區(qū)域幾何特征提取32-33
• 3.3.3 實驗結果33-34
• 3.4 LBP特征的提取34-37
• 3.4.1 LBP特征的描述34-36
• 3.4.2 分塊LBP36
• 3.4.3 實驗效果36-37
• 3.5 本章小結37-38
• 第四章 基于多分類器融合的性別分類38-49
• 4.1 支持向量機簡介38-41
• 4.1.1 線性可分38-40
• 4.1.2 線性不可分40-41
• 4.1.3 LIBSVM簡介41
• 4.2 多支持向量機融合41-45
• 4.2.1 分類器融合的三種結構42-43
• 4.2.2 分類器融合的常用算法43-45
• 4.3 并聯(lián)的加權投票SVM融合算法45-46
• 4.4 實驗結果46-48
• 4.4.1 自建人臉數(shù)據(jù)庫46-47
• 4.4.2 性別分類實驗結果47-48
• 4.5 本章小結48-49
• 第五章 系統(tǒng)設計與實現(xiàn)49-54
• 5.1 系統(tǒng)環(huán)境49
• 5.2 系統(tǒng)總體設計49-50
• 5.3 系統(tǒng)詳細設計50-53
• 5.3.1 圖像預處理及人臉檢測模塊設計50-51
• 5.3.2 特征提取模塊設計51-52
• 5.3.3 分類模塊設計52-53
• 5.4 演示系統(tǒng)53
• 5.5 本章小結53-54
• 第六章 總結與展望54-56
• 6.1 總結54
• 6.2 未來工作展望54-56
• 參考文獻56-60
• 致謝60-61
• 攻讀學位期間發(fā)表的學術論文目錄61

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 謝金融;卜佳俊;;性別分類中頭發(fā)特征提取方法的研究[J];計算機工程;2010年07期

2 張海e，

本文編號：281621