一种性别识别方法

摘要

本发明公开了一种性别识别方法，基于同样规格的样本按照选定的多个子特征训练，输出基于每个子特征识别的性别识别结果；输入待识别的图片，归一到所述规格，识别归一后的所述图片每一子特征识别的性别识别结果，信息融合的方式为求和该图片的基于各子特征的性别识别结果，取优势的性别识别结果之和对应的性别输出。依据本发明为一种新的性别识别方法，其识别率较高。

主权项

一种性别识别方法，其特征在于，基于同样规格的样本按照选定的多个子特征训练，输出基于每个子特征识别的性别识别结果；输入待识别的图片，归一到所述规格，识别归一后的所述图片每一子特征识别的性别识别结果，信息融合的方式为求和该图片的基于各子特征的性别识别结果，取优势的性别识别结果之和对应的性别输出；所述规格为截取的人脸区域大小为M×N的尺寸规格，且含有两瞳孔间距的规格，据此行列均分该人脸，生成网格，得到匹配数目的网格点；基于每个网格点提取人脸子特征，利用每个子特征信息和预先知道的男女信息，应用学习算法进行学习，输出训练结果；提取人脸子特征的方法是，首先截取对应网格点的预定邻域，形成一个M1×N1子区域，进而得到M1×N1列的向量；M1、N1的取值范围均为[10，15]；所述性别识别结果为y={0，1}，其中0代表女，1代表男，或者输出y={p,q},其中p为女的概率，q为男的概率, 0p1,0q1；相应地，信息融合的方式对于输出结果为y={0，1}的分类方法采用对比输出分类为0与分类为1的个数；信息融合的方式对于输出结果为y={p,q}分类方法采用概率加权的方法：P={p1,p2,p3,p4,…,pK}和Q={q1,q2,q3,q4,…,qK}，其中K为网格点个数，P为判定为女的概率集合，Q为判定为男的概率组合；计算为女的概率为p=sum(P)/K,为男的概率为q=sum(Q)/K,其中sum代表求和；若p>q，则认定是女，否则为男。