基于视频序列的实时人脸性别识别

• 作者: 刘宏 吴平平 张学武
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像识别 人脸检测 性别识别 Adaboost算法 局部二元模式 支持向量机
• 年，卷（期）: 2013,（z1）
• 所属期刊栏目: 机器视觉、图像处理与模式识别技术
• 页码范围: 116-120
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

基于Haar特征的Adaboost人脸检测算法,提出一种简单的人脸多窗口合并方法.在保证较高精度的检测率的情况下对检测出的人脸进行预处理,采用空间信息与纹理特征相结合的方法,即人脸图像分块与改进的局部二元模式相结合的方法进行人脸特征提取.用支持向量机(SVM)作为分类器进行性别分类,并实时在视频中标记,实现了视频序列中实时人脸检测和性别识别.实验结果表明:在室内室外多种复杂场景的非高清视频序列中,检测人脸的速度可以达到20帧/s,人脸性别识别部分可以在每秒内识别30个以上人脸,满足视频序列当中实时性检测和高准确率识别的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张学武	北京大学深圳研究生院深圳物联网智能感知技术工程实验室	90	424	11.0	17.0
2	刘宏	北京大学深圳研究生院深圳物联网智能感知技术工程实验室	37	576	12.0	23.0
3	吴平平	北京大学深圳研究生院深圳物联网智能感知技术工程实验室	1	3	1.0	1.0