基于视频序列的实时人脸性别识别
基于Haar特征的Adaboost人脸检测算法,提出一种简单的人脸多窗口合并方法.在保证较高精度的检测率的情况下对检测出的人脸进行预处理,采用空间信息与纹理特征相结合的方法,即人脸图像分块与改进的局部二元模式相结合的方法进行人脸特征提取.用支持向量机(SVM)作为分类器进行性别分类,并实时在视频中标记,实现了视频序列中实时人脸检测和性别识别.实验结果表明:在室内室外多种复杂场景的非高清视频序列中,检测人脸的速度可以达到20帧/s,人脸性别识别部分可以在每秒内识别30个以上人脸,满足视频序列当中实时性检测和高准确率识别的要求.
图像处理 人脸检测技术 性别识别技术 视频监控系统
张学武 吴平平 刘宏
北京大学深圳研究生院深圳物联网智能感知技术工程实验室,广东 深圳 518055
国内会议
长沙
中文
116-120
2013-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）