一种基于人脸形状及广义自组织映射的性别识别方法

摘要

本发明公开了一种基于人脸形状及广义自组织映射的性别识别方法。首先，基于国际标准MAXPLANCK3D人脸数据库，使用PGA技术建立人脸3D形状恢复模型；然后，使用G-SOM对该3D人脸库进行学，得到人脸性别3D特征的分布规律；在识别阶段，先使用PGASFS技术在3D形状恢复模型上恢复出2D人脸图像的3D形状信息，然后将恢复得到的3D形状信息输入G-SOM,并使用Soft-KNN算法进行性别识别。优点在于：一是有效降低人脸姿态、表情、照明条件变化对识别精度带来的不利影响；二是使用了G-SOM能更好地保持模式内蕴拓扑结构；三是性别鉴定方法利用了人脸的局部结构与整体结构之间的联系，提高了识别率。

主权项

一种基于人脸形状及广义自组织映射的性别识别方法，其特征在于包括以下四个步骤：第一步，3D人脸形状恢复模型的创建：利用国际标准MAX PLANCK 3D人脸数据库，使用PGA技术生成3D人脸形状恢复模型；第二步，使用人脸局部分块技术，将MAX PLANCK 3D人脸数据库中的每个3D人脸输入到G‑SOM进行学习；第三步，对于一个给定的2D待识别人脸图像，先使用PGASFS技术恢复出其人脸3D形状；第四步，将恢复得到的3D形状信息输入G‑SOM, 并使用Soft‑KNN算法进行识别。