基于头发信息的性别分类

摘要：

性别分类是指根据人脸部分的图像判别其性别的模式识别问题.探讨使用头发信息作为特征进行基于人脸图像的性别分类,提出了一种检测正面人脸图像中头发区域的方法,定义了6种头发特征并且提出了相应的特征提取方法.通过在两个人脸库上的对比实验,发现相对于特征脸(PCA)、Fisher脸(LDA)仅仅作用于人脸内部的特征提取方法,使用头发作为特征能使性别分类的平均准确率提高2.7%～8.2%.该实验结果说明了头发特征对于性别分类的重要性.

关键词：性别分类、头发特征、支持向量机、特征脸

所属期刊栏目：26

分类号：TP317.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60473040

在线出版日期：2009-05-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：212-216