【摘 要】
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研究性别识别问题,人脸图像受到光照、姿态、年龄的变化等影响,采用单一特征提取方法难获得较高的性别正确率。为提高性别识别正确率,提出采用几何特征和主成分分析结合的性别识别算法。首先采用几何特征方法对人脸图像的特征进行提取,然后采用主成分分析选择对识别结果有重要影响的特征,最后将选择特征输入到支持向量机进行学习,建立性别分类器。采用印度人脸库对算法性能进行检验,结果表明,本文算法加快了性别识别的速度,
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研究性别识别问题,人脸图像受到光照、姿态、年龄的变化等影响,采用单一特征提取方法难获得较高的性别正确率。为提高性别识别正确率,提出采用几何特征和主成分分析结合的性别识别算法。首先采用几何特征方法对人脸图像的特征进行提取,然后采用主成分分析选择对识别结果有重要影响的特征,最后将选择特征输入到支持向量机进行学习,建立性别分类器。采用印度人脸库对算法性能进行检验,结果表明,本文算法加快了性别识别的速度,提高了识别正确率,能够对光照和姿态变化较大的图像进行正确识别。
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