基于独立分量分析和遗传算法的人脸性别分类

摘要：

性别是人脸反映的一个重要信息,通过人脸图像实现性剐自动分类对大型人脸数据库的检索和识别具有重要意义.提出了一种新的结合独立分量分析(ICA)和遗传算法(GA)的人脸性别分类方法.首先采用快速独立分量分析方法(FastICA)提取人脸图像的独立基图像和投影向量,获得人脸的低维表征;然后通过遗传算法从该低维空间中选择对性别分类有利的特征子集;最后采用支持向量机进行分类.将ICA的空间局部特征提取功能、遗传算法快速寻优的特征选择功能以及SVM的强分类能力有机地结合起来.实验表明,该方法取得了很好的分类性能.

关键词：人脸性别分类、独立分量分析、遗传算法、支持向量机

所属期刊栏目：37

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目60573058;北京市教委重点学科共建项目XK100080537

在线出版日期：2010-06-07（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：197-200,264