融合AdaBoost和启发式特征搜索的人脸性别分类

• 作者: 刘强 朱文球
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 性别分类 AdaBoost 启发式搜索
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 171-173
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 3698字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2007.02.060

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱文球	湖南工业大学计算机系	55	200	8.0	9.0
2	刘强	湖南工业大学计算机系	68	257	9.0	12.0