基于栈式稀疏自编码的人脸图像性别识别系统

摘要

本发明涉及一种基于栈式稀疏自编码的人脸图像性别识别方法，属于图像识别、机器学习、计算机视觉领域。其中训练过程包括对人脸标准库FERET和CAS‑PEAL‑R1中的图像灰度化、直方图均衡化、几何校正、图像归一化、训练稀疏自编码模型、逻辑回归分类器训练、微调模型、模型融合，预测过程包括摄像头捕获自然场景图像、图像灰度化、直方图均衡化、人脸检测、几何矫正、图像归一化、利用栈式稀疏自编码模型预测、结果标注。本发明采用栈式稀疏自编码模型来处理人脸性别识别问题，可以逐层地学习到图像的组合特征，对原始信号有更好抽象表示，发明同时利用微调对隐藏单元所提取的特征做进一步调整，获得更高的识别准确率。