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基于人脸图像的性别识别研究  
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【作者】 白雪;
【导师】 田启川; 李临生;
【学位授予单位】 太原科技大学;
【学科专业名称】 电路与系统
【学位年度】 2013
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 太原科技大学
【网络出版投稿时间】 2013-06-27
【关键词】 性别识别; 特征提取; 神经网络; 支持向量机; 鲁棒性;
【英文关键词】 Gender recognition; Feature extraction; Neural networks; Support; vector machines; Robustness;
【中文摘要】 在最近几年中，随着面部识别技术的研究的不断深入，基于生物特征的人脸图像识别研究已经取得了很大的发展，并相比其它生物特征，人脸特征具有更自然，方便，和非接触等优点，并在身份验证，系统安全监控，模式识别，人机交互等领域中，具有广阔的应用前景。基于性别的人脸图像识别是典型的两类模式识别问题，在身份认证，人机界面，视频检索，机器人视觉中具有重要的应用前景。 针对目前基于人脸的性别识别方法中人体第二性特征提取困难、识别率低、鲁棒性差问题，做了探索和研究。为了去除噪声、光照、拍摄角度等带来的影响，采用高斯滤波、灰度化、几何归一化等方法对人脸图像进行预处理，并提出了一种全新的人脸裁剪模板，人脸特征提取部分采用基于局部二进制描述方法实现。为了提高识别的稳定性和鲁棒性，采用了一种基于支持向量机的性别识别方法，并与基于神经网络的性别识别算法比较。实验结果表明，本文提出的方法提高了分类器的容错能力和识别率，对前期人脸特征点提取结果敏感性不强，增强了鲁棒性。与采用基于神经网络的性别识别算法相比，本文算法在计算复杂度上大大降低，提高了识别的效率。
【英文摘要】 As the development of the study of face recognition recent years, there hasbeen an increasing development of face recognition study based on thebiological features. Compared with other biological features, face features aremore natural and more convenient, and they are non-contact. Face features havea wide application prospects in authentications, security monitoring systems,pattern recognitions and human-computer interactions. Face recognition basedon sex characters is one of the two typical pattern recogn...
【更新日期】 2013-07-25

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