[发明专利]一种基于人脸图像的性别识别方法

权利要求书

1.一种基于人脸图像的性别识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤A、对测试图像进行人脸检测；

步骤B、对检测得到的人脸图像进行至少一个局部器官的检测，得到至少一个局部器官图像；

步骤C、分别提取所述人脸图像及各局部器官图像的2DPCA特征；然后分别根据人脸图像的2DPCA特征及各局部器官图像的2DPCA特征，利用2DLDA方法进行性别分类，得到人脸图像的性别分类结果以及各局部器官图像的性别分类结果；

步骤D、按照以下公式对人脸图像的性别分类结果以及各局部器官图像的性别分类结果进行融合，得到最终的性别识别结果                                                ：

  ，

式中，为待融合的所有性别分类结果的总数；为第i个待融合的性别分类结果；为第i个待融合的性别分类结果的权重，按照以下方法预先训练得到：

1）对个待融合性别分类结果所对应的子分类器分别进行训练，得到各子分类器的分类准确率；初步设定各子分类器的权重；

2）根据得到融合分类器；

3）对融合分类器进行交叉验证测试，并与各子分类器的准确率进行比较，假设融合分类器的准确率为，若均大于，则训练完成，各子分类器的权重为当前的子分类器权重；若<，则加大的权重，然后重复步骤2），直到均大于为止。

2.如权利要求1所述基于人脸图像的性别识别方法，其特征在于，在对测试图像进行人脸检测前，先对测试图像进行预处理，所述预处理具体为对测试图像依次进行灰度化、直方图均衡化以及中值滤波处理。

3.如权利要求2所述基于人脸图像的性别识别方法，其特征在于，所述人脸检测和局部器官检测均通过由AdaBoost 学习算法训练得到的分类器实现。