[发明专利]一种基于超限学习机和颜色特征融合的行人性别识别方法有效
| 申请号： | 201710096262.6 | 申请日： | 2017-02-22 |
| 公开（公告）号： | CN106960176B | 公开（公告）日： | 2020-03-10 |
| 发明（设计）人： | 曾焕强;蔡磊;朱建清;曹九稳;蔡灿辉;马凯光 | 申请（专利权）人： | 华侨大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 厦门市首创君合专利事务所有限公司 35204 | 代理人： | 张松亭 |
| 地址： | 362000*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明一种基于超限学习机和颜色特征融合的行人性别识别方法，包括：提取未标记性别属性的训练图像的超限学习机特征；提取未标记性别属性的输入训练图像HSV颜色特征，将超限学习机特征与颜色特征进行组合，获得融合特征，根据融合特征和训练图像标签利用线性支持向量机SVM训练行人性别分类器；利用训练所得模型提取测试图像特征，同时提取其HSV颜色特征，接着将两类特征进行融合，获得测试图像的融合特征，用训练过程所得线性支持向量机SVM行人性别分类器对融合特征进行分类。本发明对输入图像提取超限学习特征与颜色特征并进行有效融合，实现两种特征的互补，更有效地捕捉行人性别属性，从而提高行人性别识别率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 超限 学习机 颜色 特征 融合 行人 性别 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于超限学习机和颜色特征融合的行人性别识别方法，其特征在于，所述方法包括训练过程和识别过程，步骤如下：训练过程S1：输入未标记性别属性的训练图像，然后送入分层超限学习机中训练，获得模型M，并用训练所得模型M提取训练图像的超限学习机特征a；训练过程S2：提取未标记性别属性的输入训练图像HSV颜色特征b，将训练过程S1获得的超限学习机特征a与颜色特征b进行组合，获得融合特征V＝[a,b]，根据融合特征V和训练图像标签利用线性支持向量机SVM训练行人性别分类器；识别过程S3：用训练过程S1训练所得模型M提取测试图像特征a'，同时提取其HSV颜色特征b'，接着将两类特征进行融合，获得测试图像的融合特征V'，用训练过程S2所得线性支持向量机SVM行人性别分类器对融合特征V'进行分类。
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