基于脸部特征的性别识别

摘要

提出一种基于人脸正面图像的性别分类方法.为了提高性别识别率,本文采用AdaBoost算法提取整体特征,主动外观模型提取局部特征,组合局部与整体特征后使用支持向量机(SVM)进行分类的方法.本文在一个由AR,FERET,网上收集和实验室自行采集共同组成,且包含14 700余张人脸的数据库上进行实验.实验结果表明,该方法具有90%以上的识别率.