[发明专利]基于人脸对准技术和Dropout-SVM的年龄性别识别方法

权利要求书

1.基于人脸对准技术和Dropout-SVM的年龄性别识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤a、建立人脸图像数据库

从公共Flickr相册上下载人脸图像，运用Viola和Jones人脸检测算法检测到具有正面的人脸的图像，过滤掉无用照片；

步骤b、人脸图像面部对齐

首先对步骤a得到的人脸图像进行鲁棒人脸特征检测，得到面部特征点，然后运用迭代重加权最小二乘法，将面部特征点与单个参考坐标系对齐；

步骤c、性别年龄分类

采用Dropout-SVM方法进行性别年龄分类，其中，使用单一的线性支持向量机进行性别分类；使用一对一的线性支持向量机进行年龄分类。

2.根据权利要求1所述的基于人脸对准技术和Dropout-SVM的年龄性别识别方法，其特征在于，在步骤a中，如果人脸图像噪声过大或过小，则被视为无用照片被过滤；如果人脸图像偏航角大于45°，则被视为无用照片被过滤。

3.根据权利要求1所述的基于人脸对准技术和Dropout-SVM的年龄性别识别方法，其特征在于，步骤b中所述的面部特征点分布在左眉毛、右眉毛、左眼睛、右眼睛、鼻子、嘴部轮廓、嘴和下颌，并对面部特征点进行编码。

4.根据权利要求1所述的基于人脸对准技术和Dropout-SVM的年龄性别识别方法，其特征在于，在步骤b中，假设正面面部参考特征点为

对于待分类面部图像中给定的参考特征点其中，i为特征点的序号，j为训练人脸图像的序号；基于正面面部参考特征点r_i，采用最小二乘法，计算第j幅人脸图像中对应面部特征点q_i,j的一个初始的、时间为0的对齐变换

而对于所有待分类面部图像，表示为：

在对齐过程中，对于给定的面部特征i，对于所有图像j，将X方向和Y方向的方差作为不确定值加入到参考特征点，用于评价新的对齐变换，得到重复这个过程，得到变换直到收敛。

5.根据权利要求1所述的基于人脸对准技术和Dropout-SVM的年龄性别识别方法，其特征在于，在步骤c中，所述支持向量机的P_drop＝50％。