基于多尺度线性差分特征低秩表示的性别识别方法及系统

摘要

本发明公开基于多尺度线性差分特征低秩表示的性别识别方法及系统。本发明基于Haar-like特征和Adaboost分类器算法的人脸检测，剪切出待测图像中的人脸区域；并在剪切出的人脸区域上提取基于多尺度线性差分特征的纹理特征；然后在低秩约束条件下，将纹理特征投影到子空间，在该子空间中，训练逻辑回归分类器模型，利用模型进行人脸图片的性别识别。本发明的识别方法其识别准确率高，且可有效提高识别效率。

主权项

一种基于多尺度线性差分特征低秩表示的性别识别方法，其特征在于，包括步骤：A、使用基于Haar‑like特征和Adaboost分类器的人脸检测算法，剪切出待测图像中的人脸区域；B、在剪切出的人脸区域上提取出基于多尺度线性差分特征的纹理特征；C、在低秩约束条件下，将纹理特征构成的特征矩阵投影到特征向量子空间；D、在特征向量子空间中，训练逻辑回归分类器模型，利用所述逻辑回归分类器模型对人脸区域进行性别识别。