基于人臉的性別識(shí)別

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1、基于人臉的性別識(shí)別陳澤騰基于人臉的性別識(shí)別GenderIdentificationBasedonFace院系：電子信息與技術(shù)學(xué)院姓名：陳澤騰學(xué)號(hào)：1321307014基于人臉的性別識(shí)別陳澤騰摘要人臉是重要的生物特征之一，人臉圖像上蘊(yùn)含了大量的信息，例如性別、年齡、人種、身份等。人臉的性別識(shí)別就是試圖賦予計(jì)算機(jī)根據(jù)輸入的人臉圖像判斷其性別的能力。本文基于人臉正面圖像進(jìn)行性別分類(lèi)。一般而言，人臉性別識(shí)別系統(tǒng)分為圖像預(yù)處理，人臉特征提取和分類(lèi)器識(shí)別三部分。本文針對(duì)這三個(gè)部分展開(kāi)研究，并比較了幾種不同方案的識(shí)別性能。通過(guò)對(duì)性別識(shí)

2、別的重要理論的研究，為了提高性別識(shí)別率，本文提出了采用AdaBoost算法提取整體特征，主動(dòng)表觀(guān)模型提取局部特征，組合局部與整體特征后使用支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行分類(lèi)的方法。本文在一個(gè)由AR、FERET、CAS-PEAL-R1、網(wǎng)上收集和實(shí)驗(yàn)室自行采集所共同組成的，包含21,300余張人臉的數(shù)據(jù)庫(kù)上，進(jìn)行了大量有意義的實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，融合了整體特征和局部特征后，識(shí)別率比基于（單獨(dú)）整體特征的、基于（單獨(dú)）局部特征的有很大的提高，達(dá)到了90%以上。本文還通過(guò)精心設(shè)計(jì)的對(duì)比實(shí)驗(yàn)對(duì)預(yù)處理過(guò)程中人臉有效區(qū)域的截取和AdaBo

3、ost的結(jié)構(gòu)選擇等方面給出了合理的建議。關(guān)鍵詞：性別識(shí)別，局部特征，整體特征，AdaBoost，支持向量機(jī)，主動(dòng)表觀(guān)模型14基于人臉的性別識(shí)別陳澤騰第一章緒論1.1性別識(shí)別問(wèn)題描述人臉是重要的生物特征之一，人臉圖像上蘊(yùn)含了大量的信息，例如性別、年齡、人種、身份等。人機(jī)交互技術(shù)（HCI）的發(fā)展使得計(jì)算機(jī)視覺(jué)、人工智能在監(jiān)控、GUI人機(jī)界面設(shè)計(jì)等方面發(fā)揮了越來(lái)越重要的作用。隨著技術(shù)的進(jìn)步，基于人臉圖像模式識(shí)別問(wèn)題也成為近年來(lái)研究的熱點(diǎn)。其中包括人臉檢測(cè)、人臉身份識(shí)別、人臉屬性（性別、年齡、表情、種族等）識(shí)別等各類(lèi)識(shí)別問(wèn)題?；?/p>

4、于人臉的性別分類(lèi)就是讓計(jì)算機(jī)根據(jù)輸入的人臉圖像判斷其性別的過(guò)程。人臉的性別識(shí)別似乎是人們“與生俱來(lái)”的能力，但讓計(jì)算機(jī)識(shí)別并不容易，即使有大量來(lái)自計(jì)算機(jī)視覺(jué)、模式識(shí)別、人工智能、心理學(xué)等各領(lǐng)域的研究人員的努力，這個(gè)問(wèn)題仍然困擾著他們。賦予計(jì)算機(jī)同樣的能力一直是人類(lèi)的夢(mèng)想之一，如果把照相機(jī)、攝像頭、掃描儀等外設(shè)看作計(jì)算機(jī)的“眼睛”，數(shù)字圖像就是它看到的“影像”，性別識(shí)別的目標(biāo)就是讓計(jì)算機(jī)從“影像”中找到人臉并正確判斷其性別。這種識(shí)別過(guò)程大體上分為以下步驟：l人臉檢測(cè)/定位計(jì)算機(jī)首先檢測(cè)“影像”中是否存在人臉。如果存在，則給

5、出其位置坐標(biāo)、旋轉(zhuǎn)角度、人臉區(qū)域大小等信息，以將人臉?lè)蛛x出來(lái)，供后續(xù)處理。這一步驟主要受到光照、噪聲、面部姿態(tài)以及各類(lèi)遮擋的影響。人臉檢測(cè)是人臉性別識(shí)別的前期工作。同時(shí)，它也可以作為獨(dú)立的完整功能模塊用于監(jiān)測(cè)、安保系統(tǒng)。l特征提取在檢測(cè)到的人臉上提取性別特征，即采用某種編碼方式表示檢測(cè)出的人臉。常用的特征包括以亮度分布信息為代表的整體特征和以五官的位置和形狀輪廓信息為代表的局部特征。特征提取之前往往還需要進(jìn)行預(yù)處理，將這些人臉幾何上、顏色上歸一化，以削弱遮擋、姿態(tài)、光照、飾物等因素的影響。l性別識(shí)別根據(jù)提取的面部特征，對(duì)

6、待識(shí)別人臉的性別做出判斷。1.2性別識(shí)別的研究意義與典型應(yīng)用人臉的性別識(shí)別的研究始于二十世紀(jì)九十年代，問(wèn)題起初是由心理學(xué)家進(jìn)行研究的[1][2]，他們致力于了解人類(lèi)是如何分辨男女性別的。接著，有人從計(jì)算機(jī)視覺(jué)的角度進(jìn)行研究，主要目標(biāo)是要得到一個(gè)性別分類(lèi)器。十多年來(lái)人臉的性別識(shí)別得到了長(zhǎng)足的發(fā)展，尤其在近些年，更成為一個(gè)熱門(mén)的研究課題，得到大量來(lái)自計(jì)算機(jī)視覺(jué)、模式識(shí)別、人工智能、心理學(xué)等各領(lǐng)域的研究人員的關(guān)注。人臉的性別分類(lèi)幾乎涉及到模式識(shí)別的不同方法，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）、主分量分析（PCA）、貝葉斯決策、支持向量機(jī)

7、以及AdaBoost算法等等。性別識(shí)別在各個(gè)方面都有潛在的廣闊的應(yīng)用前景。性別識(shí)別在身份識(shí)別中可以充當(dāng)“過(guò)濾器”的功能，利用檢測(cè)出來(lái)的性別信息可以顯著降低進(jìn)行身份識(shí)別的搜索數(shù)量，從而提高身份認(rèn)證識(shí)別速度與精度。[3]性別識(shí)別也是智能人機(jī)接口領(lǐng)域的重要研究?jī)?nèi)容之一。讓計(jì)算機(jī)理解人臉面相的豐富信息并能加以分類(lèi)，這恰是智能人機(jī)接口研究需要解決的問(wèn)題之一，也是機(jī)器智能的重要表現(xiàn)。它的最終解決可以極大的改善目前呆板、不方便的人機(jī)交互環(huán)境，提供更為個(gè)性化的服務(wù)。例如可以在大型游樂(lè)場(chǎng)所、主題公園的導(dǎo)游車(chē)上配備這類(lèi)系統(tǒng)，讓計(jì)算機(jī)根據(jù)使用

8、者不同的性別分布，隨機(jī)應(yīng)變地推薦一些更具針對(duì)性的商品或者旅游景點(diǎn)。也可以為超市、商店等提供分類(lèi)更詳細(xì)的統(tǒng)計(jì)信息，提供收集潛在客戶(hù)數(shù)據(jù)的自動(dòng)化途徑，幫助其向消費(fèi)者提供更具針對(duì)性的促銷(xiāo)服務(wù)，從而在一定程度上改變?nèi)藗兊纳钯|(zhì)量和生活方式。自200114基于人臉的性別識(shí)別陳澤騰年美國(guó)“9211”恐怖襲擊發(fā)生以來(lái)，安全性成為了