[发明专利]基于人种分类的多特征性别判断方法

摘要

基于人种分类的多特征性别判断方法，它包括如下步骤：1)通过AdaBoost人脸检测算法，得到人脸区域；2)通过双眼位置剪裁人脸区域；3)构建蒙古人、高加索人、尼格罗人的人脸人种分类器图像训练集；4)对训练集图像进行特征提取；5)采用SVM方法训练人种分类器；6)将人脸与人眼的特征组合起来作为性别判断特征；7)在提取特征向量后，在各个不同人种下，采用SVM训练各自的性别分类器；8)对一幅未知性别的人脸图像，检测人脸后通过预处理并提取特征后，首先判断其所属人种，在得到人种后，再用该人种对应的分类器进行性别的判断；该方法解决不同人种性别存在的差异，极大提高人脸性别判断准确率。

主权项

基于人种分类的多特征性别判断方法，其特征在于它包括如下步骤：步骤1)通过AdaBoost人脸检测算法，检测人脸图像，得到人脸区域；步骤2)对步骤1得到的人脸区域，采用眼睛定位法，通过双眼位置剪裁人脸区域，使裁剪后的人脸区域恰好包含整个人脸图像，并将人脸图像归一化处理；步骤3)将提取出的人脸图像按人种划分为蒙古人、高加索人、尼格罗人三类，构建人脸人种分类器图像训练集；步骤4)对训练集图像进行特征提取，对人脸图像原始像素数据进行PCA变换后，采用LDA分析方法提取脸部特征；步骤5)采用SVM方法训练人种分类器；步骤6)针对各个不同人种训练集图像下，又分别将图像集划分为男性，女性两个类别，对每幅训练集图像，采用LBP算子，提取人脸LBP直方图特征，同时针对人眼部位，使用gabor滤波，然后再使用LBP统计其直方图，最后获得人眼的LBP gabor直方图，最后将人脸与人眼的特征组合起来作为性别判断特征；步骤7)在提取特征向量后，在各个不同人种下，采用SVM训练各自的性别分类器；步骤8)对一幅未知性别的人脸图像，检测人脸后，通过预处理，提取特征后，首先判断其所属人种，在得到人种后，再用该人种对应的性别分类器进行性别的判断；步骤9最后输出判别结果。