人脸的识别分类

人脸的识别分类是指根据人脸的图象判别其性别的模式识别问题。本文系统地研究了不同的特征提取方法和分类方法在性别分类问题上的性能,其中包括主分量分析(PCA)、Fisher 线性鉴别分析(FLD)、最佳特征提取、Adaboost 算法、支持向量机(SVM)。给出了在我们的9 姿态人脸库、FERET 人脸库和一个网络图片人脸库上的对比实验结果。实验表明人脸中的性别信息集中存在于某个子空间中,因此在分类前对样本进行适当的压缩降维不但不会明显降低分类器的性能,而且可以大大减少分类的时间开销。最后介绍了将性别分类器与自动人脸检测和特征提取平台集成起来的基于人脸图象的性别判别系统。