视频监控下的行人性别检测

• 作者: 苏宁 陈临强
• 来源期刊: 现代计算机
• 关键词: 特征提取 图像分类 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（29）
• 所属期刊栏目: 图形图像
• 页码范围: 29-33,48
• 页数: 6页
• 字数: 3732字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-1423.2018.29.006

摘要

性别检测一直是计算机视觉研究和应用中的热门话题.目前性别的检测主要是设计有效的特征提取的方法提取人物脸部特征,然后利用分类器实现二分类.作为深度学习的重要组成部分,卷积神经网络在图像分类、语音识别等领域取得很好的效果.对于传统特征提取的方法在有些情况下并不能达到满意的效果,使用卷积神经网络与传统特征相结合的方法,提取行人头部与衣着信息进行训练进而检测行人性别.由对比实验结果可知,识别正确率可以达到85.5％,证明该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈临强	杭州电子科技大学计算机学院	43	244	7.0	13.0
2	苏宁	杭州电子科技大学计算机学院	2	0	0.0	0.0