[发明专利]一种基于图像的性别识别方法、装置及系统

权利要求书

1.一种基于图像的性别识别方法，其特征在于，包括：

获取待检测人脸图像及对应关键点；所述关键点为主要部位的角点位置；

根据所述待检测人脸图像及对应关键点，提取待检测人脸原始特征；

将所述待检测人脸原始特征进行降维处理，获取待检测人脸低维度特征向量；

通过性别识别模型对所述待检测人脸低维度特征向量进行性别识别。

2.根据权利要求1所述基于图像的性别识别方法，其特征在于，

所述根据所述待检测人脸图像及对应关键点，提取待检测人脸原始特征步骤，具体包括：

根据所述待检测人脸图像及对应关键点，获取待检测人脸局部特征；

将所述待检测人脸局部特征串接起来，获取待检测人脸原始特征；

所述将所述待检测人脸原始特征进行降维处理，获取待检测人脸低维度特征向量步骤，具体包括：

获取特征降维矩阵以及所述待检测人脸原始特征；

通过所述特征降维矩阵，对所述待检测人脸原始特征进行降维处理，获取待检测人脸低维度特征向量。

3.根据权利要求1或2所述基于图像的性别识别方法，其特征在于，该方法还包括：

获取人脸图像样本信息集合以及对应图像样本的性别；

确定所述人脸图像样本信息集合中每个样本的关键点；所述关键点为主要部位的角点位置；

根据所述人脸图像样本信息集合中每个样本及其关键点，获取所述人脸图像样本信息集合中每个样本的原始特征；

将所述人脸图像样本信息集合中每个样本的原始特征进行降维处理，获取每个样本的低维度特征向量；

通过所述每个样本的低维度特征向量与其对应的性别值训练性别识别模型，获取所述性别识别模型，以备后续性别识别所用；其中，所述性别识别模型包括：标准女性脸模型,标准男性脸模型和相似度度量模型。

4.根据权利要求3所述的基于图像的性别识别方法，其特征在于，所述根据所述人脸图像样本信息集合中每个样本及其关键点，获取所述人脸图像样本信息集合中每个样本的原始特征步骤包括：

根据所述人脸图像样本信息集合中每个样本的关键点，获取每个样本的局部特征；

将所述人脸图像样本信息集合中同一样本图像局部特征串接起来，获取每个样本原始特征。

5.根据权利要求4所述的基于图像的性别识别方法，其特征在于，所述将所述人脸图像样本信息集合中每个样本的原始特征进行降维处理，获取每个样本的低维度特征向量步骤，包括：

通过降维算法获取特征降维矩阵；

通过所述特征降维矩阵，对所述每个样本原始特征进行降维处理，获取每个样本的低维度特征向量。

6.根据权利要求5所述的基于图像的性别识别方法，其特征在于，所述性别识别模型包括：标准女性脸模型,标准男性脸模型和相似度度量模型；所述通过性别识别模型对所述待检测人脸低维度特征向量进行性别识别步骤包括：

采用双验证方式的性别识别过程如下：

预设所述标准女性脸模型的相似阈值一和所述标准男性脸模型相似阈值二；

通过所述相似度度量模型，获取所述待检测人脸低维度特征向量与所述标准女性脸模型相似度一和所述待检测人脸低维度特征向量与所述标准男性脸模型相似度二；

判读所述相似度一是否超过所述阈值一；如果所述相似度一超过所述阈值一，则初步判断为女性；反之，则初步判断为男性；

判读所述相似度二是否超过所述阈值二；如果所述相似度二超过所述阈值二，则初步判断为男性；反之，则初步判断为女性；

如果所述判断一致，则输出判断结果；如果所述判断不一致，则输出不可识别结果；

或者，采用识别方式的性别识别过程如下：

预设相似度差异性阈值；

通过所述相似度度量模型，获取所述待检测人脸低维度特征向量与所述标准女性脸模型相似度一和所述待检测人脸低维度特征向量与所述标准男性脸模型相似度二；

判断所述相似度一与所述相似度二之差的绝对值是否小于所述相似度差异性阈值；

如果所述绝对值小于所述相似度差异性阈值，则输出不可识别结果；

如果所述绝对值大于所述相似度差异性阈值，则输出相似度较大值对应的性别类型。