基于改进EST的人脸性别分类方法

• 作者: 吴小俊 顾成扬
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 主成分分析 线性鉴别分析 特征空间分离变换 支持向量机
• 年，卷（期）: 2010,（18）
• 页码范围: 223-225
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3171字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.18.077

摘要

提出一种基于改进的特征空间分离变换和支持向量机的人脸性别分类方法.在FERET人脸库和淮阴师范学院学生人脸库上进行实验,比较不同的特征提取方法和分类方法处理人脸性别分类问题的性能,结果表明,采用新方法在最优投影轴数和正确识别率方面均取得较好的结果,在2种人脸库上的正确识别率优于主成分分析方法和线性鉴别分析方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴小俊	江南大学信息工程学院	170	1079	17.0	22.0
2	顾成扬	淮阴师范学院数学科学学院	20	11	2.0	2.0