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基于图像的多角度人脸性别识别及其特征选择研究

作　者: 张天启
导　师: 吕宝粮
学　校: 上海交通大学
专　业: 计算机软件与理论
关键词: 人脸 Gabor小波 性别分类 支持向量机 特征选择
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要


本课题进行多角度人脸图像的性别分类和相应的特征选择研究。单一正面人脸图像的性别识别已经是一个得到较充分研究的问题,但是在实际环境下,由于人脸角度和朝向的多变性,使得现有算法的应用产生较大困难。本课题试图探索更适应多角度变化的人脸图像性别分类方法,并通过特征选择提高算法性能。在本论文中,作者探索了基于图像的多角度人脸性别识别框架,并结合梯度直方图分析及支持向量机对特征进行选择,有效的提高了分类算法的性能。最后讨论实验结果和结论。识别人脸的朝向和角度在某些特定情况下已经被证明是一个简单问题。而对于确定角度的人脸图像的性别分类研究,也已经存在大量成熟的工作可以借鉴。本文中的分类框架将二者结合,首先获得人脸的朝向和角度信息,然后利用针对单一角度特别训练的分类器进行性别分类,取得了较好的效果。人脸分析常用的基于Gabor的特征存在诸多优点,但也有维数过高、计算时间长等不足。本文根据固定角度人脸图像梯度方向的内在统计特性结合视神经简单细胞响应特点,提出了基于梯度方向直方图(HOG)分析的Gabor滤波器最优方向选择方法,不仅提高了特征提取速度,也提高了分类性能。随着支持向量机(SVM)分类器的广泛应用,基于SVM的特征选择方法也被大量提出。本文尝试应用SVM-RFE及其在多类问题上的推广SVM-DFS进行特征选择,提高特征提取速度和分类性能。通过分析人脸角度分类结果,本文提出了有针对性的训练集增强方案,较好的解决了在角度错分情况下的性别识别率下降问题,提高了整体识别准确率。

全文目录


摘要  3-5
ABSTRACT  5-9
第一章 绪论  9-13
  1.1 研究背景  9-10
  1.2 性别识别研究现状  10-11
    1.2.1 人脸图像的性别识别  10-11
    1.2.2 多角度人脸图像的性别识别  11
  1.3 特征选择研究现状  11-12
  1.4 本文研究内容及创新点  12
  1.5 本章小结  12-13
第二章 人脸特征提取与多角度性别识别  13-25
  2.1 局部GABOR 二值模式（LGBP）特征  13-22
    2.1.1 局部二值模式（LBP）  13-15
    2.1.2 Gabor 小波变换  15-17
    2.1.3 图像欧式距离  17-18
    2.1.4 局部Gabor 二值模式及其降维  18-22
  2.2 人脸图像的角度分类  22-23
    2.2.1 人脸检测与器官定位  22
    2.2.2 人脸图像角度定位  22-23
  2.3 多角度性别识别框架  23-24
    2.3.1 层式支持向量机  23-24
    2.3.2 复杂性分析  24
  2.4 本章小结  24-25
第三章 人脸图像特征选择  25-34
  3.1 基于GABOR 小波最优方向的人脸特征提取  25-30
    3.1.1 Gabor 小波的选择性和冗余性  25-26
    3.1.2 人脸图像的梯度方向直方图分析  26-29
    3.1.3 最优Gabor 方向选择  29-30
  3.2 基于判决特征选择的人脸特征提取  30-33
    3.2.1 二类分类中的特征选择  30-32
    3.2.2 多类分类中的特征选择  32-33
    3.2.3 特征选择的迭代式算法框架  33
  3.3 本章小结  33-34
第四章 实验与分析  34-49
  4.1 实验数据和设置  34-36
    4.1.1 数据集组成  34-35
    4.1.2 预处理和实验参数设置  35-36
  4.2 基于GABOR 小波最优方向的特征选择实验  36-39
    4.2.1 性别识别实验  36-38
    4.2.2 人脸识别实验  38-39
  4.3 基于SVM 的判决特征选择实验  39-41
    4.3.1 单一姿态人脸特征的判决特征选择  39-40
    4.3.2 人脸图片角度分类的判决特征选择  40-41
  4.4 人脸角度分类实验  41-43
    4.4.1 实验设置和参数选择  42
    4.4.2 结果分析  42-43
  4.5 多角度性别识别实验及其特征选择  43-48
    4.5.1 基准实验  44-45
    4.5.2 训练集优化  45-46
    4.5.3 特征选择  46-48
  4.6 本章小结  48-49
第五章 全文总结  49-50
  5.1 主要结论  49
  5.2 研究展望  49-50
参考文献  50-54
符号与标记（附录1）  54-55
致谢  55-57
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文  57-59

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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