Adaboost算法基于人脸特征的性别识别(3)

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第四章：性别识别。着重介绍了支持向量机（SVM），并提出了利用支持向量（SVM）的方法对人性别进行分类。

第五章：结束语。对基于人脸特征的性别识别技术进行了总结和展望。

第二章人脸检测

2.1 人脸检测方法

人脸检测是指对于任意一幅给定的图像，我们采用一定的方法对图像的内容进行搜索，用来确定其中是否含有人脸，如果含有人脸则返回人脸的位置、大小等信息。随着研究人员对人脸检测问题的研究深入，人们提出了许多优秀的人脸检测方法，并取得了比较理想的结果。来.自/751论|文-网www.751com.cn/ 总的来说，人脸检测方法基本上可以分为两类，一类是基于知识的检测方法，另一类是基于统计理论的检测方法。

基于知识的方法一般先提取各种基本特征，如颜色、纹理、亮度、几何形状等，然后根据一些先验知识来判定图像中是否包含人脸，这些知识规则可以通过人们的先验知识获得，也可以从样本中总结出来，但这种方法因受到人脸模式的复杂性的限制，导致识别能力有很大的局限性，所以另一种基于统计理论的检测方法越来越受到重视。这种方法将人脸检测分为“人脸”与“非人脸”的分类问题，其主要方法是使用大量的人脸样本和非人脸样本通机机器学习的方式训练出具有较强分类能力的分类器，然后遍历图像中的每一块区域来判定是否含有人脸。目前，基于统计理论的人脸检测方法主要有：基于神经网络的分类方法、基于子空间的分类方法、基于支持向量的分类方法、基于概率模型的分类方法以及基于AdaBoost的分类方法等。