融合AdaBoost和启发式特征搜索的人脸性别分类

被引：24

作者：

朱文球

刘强

机构：

[1] 湖南工业大学计算机系

来源：

计算机工程 | 2007年 / 02期

基金：

湖南省自然科学基金;

关键词：

性别分类; AdaBoost; 启发式搜索;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

摘要：

提出一种基于AdaBoost的人脸性别分类方法,从一张低分辨率灰度人脸图像中辨认出一个人的性别。将启发式搜索算法融于AdaBoost算法框架中,从而发现新的可用于更好分类的特征。利用该方法进行人脸性别分类方面的实验,当使用少于500个像素比较时,正确识别率达到了93%以上,这与迄今已公布的最佳的分类器支持向量机(SVM)的正确识别率相当,但速度却快得多。

引用

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