一种基于网络的通过人脸识别性别的方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于网络的通过人脸识别性别的方法，步骤（1）人脸图像识别的参数包括：测量眼睛间距Y、颧骨间距K、鼻梁长度B、额头宽度E和下巴宽度X，这些信息是人脸较具有代表性的信息，可以帮助有效判断人员的性别，本发明将这些脸部信息根据性别和年龄进行分类，将相同的参数组成一个集合，并对该集合的数据进行规律探索，一旦得知某个未知性别的脸部信息即可输入本方法的程序中，通过快捷的计算便可得出未知人员的性别。
【专利说明】
一种基于网络的通过人脸识别性别的方法
技术领域
[0001] 本发明属于网络技术领域，特别涉及一种基于网络的通过人脸识别性别的方法。
【背景技术】
[0002] 计算机自动性别识别的基本过程是对人脸图像进行特征提取，用特征提取后的特 征向量训练分类器，然后进行识别。一种有效的特征提取方法是对人脸图像的关键点（目艮 睛，鼻子，嘴巴等)定位后，然后作Gabor小波变换。最后用得到的男性和女性人脸图像的特 征训练模式分类器。在训练模式分类器的时候，由于同类性别样本是由不同年龄的样本组 成的（例如男性样本可由1-80岁的样本组成）。如果将这些同类性别样本作为一个大类来训 练分类器，将会降低分类器的识别精度。
【发明内容】
[0003] 本发明所要解决的问题是提供一种基于网络的通过人脸识别性别的方法。
[0004] 为了实现上述目的，本发明采取的技术方案为： 一种基于网络的通过人脸识别性别的方法，包括如下步骤： (1) 对人脸图像进行特征提取，称为人脸图像特征向量，形成样本集合； (2) 将同类性别的样本集合根据年龄信息进行分解，分成各项子集合； (3) 按照M3网络的分解和组合方法对这些子集合进行训练，然后组合成M3网络分类器； (4) 最后进行性别识别； 优选的，所述步骤(1)人脸图像识别的参数包括:测量眼睛间距Y、颧骨间距K、鼻梁长度 B、额头宽度E和下巴宽度X; 优选的，所述步骤(1)人脸图像特征向量计为(Y，K，B，E，X)。
[0005] 优选的，所述步骤(2)各项子集合分别为： (Y1，Y2，Y3,......，Υη) (Κ1，Κ2，Κ3,......，Κη) (Β1，Β2，Β3,......，Βη) (Ε1，Ε2，Ε3,......，Εη) (Χ1，Χ2，Χ3,......，Χη) 优选的，所述步骤(3)子集合进行训练的方式为对这些子集数据进行线性回归处理，处 理方法为： 1) 先求x，y的平均值； 2) 用公式求解:b=把X，y的平均数带入a=y-bx; 3) 求出各项参数的公式y=bx+a线性回归方程y=bx+a过定点； (X为对应提取参数人员的年龄，y为各项子集）。
[0006] 优选的，所述步骤⑷性别识别的方法为： 1)提取未知性别人员的各项参数的数据，包括:测量眼睛间距、颧骨间距、鼻梁长度、额 头宽度和下巴宽度； 2) 将该人员的年龄和各项参数带入对应参数所述的公式进行拟合，分别进行男性参数 拟合和女性参数拟合； 3) 比较两种拟合度的结果，则拟合度较高的即为该人员的性别； 有益效果:本发明提供了一种基于网络的通过人脸识别性别的方法，步骤(1)人脸图像 识别的参数包括:测量眼睛间距Y、颧骨间距K、鼻梁长度B、额头宽度E和下巴宽度X，这些信 息是人脸较具有代表性的信息，可以帮助有效判断人员的性别，本发明将这些脸部信息根 据性别和年龄进行分类，将相同的参数组成一个集合，并对该集合的数据进行规律探索，一 旦得知某个未知性别的脸部信息即可输入本方法的程序中，通过快捷的计算便可得出未知 人员的性别。
【具体实施方式】
[0007] 实施例1: 一种基于网络的通过人脸识别性别的方法，其加工工艺包括如下步骤： (1) 对人脸图像进行特征提取，人脸图像识别的参数包括:测量眼睛间距Y、颧骨间距K、 鼻梁长度B、额头宽度E和下巴宽度X，称为人脸图像特征向量(￥，1(，844)，形成样本集合； (2) 将同类性别的样本集合根据年龄信息进行分解，分成各项子集合，各项子集合分别 为： (Y1，Y2，Y3,......，Υη) (Κ1，Κ2，Κ3,......，Κη) (Β1，Β2，Β3,......，Βη) (Ε1，Ε2，Ε3,......，Εη) (Χ1，Χ2，Χ3,......，Χη); (3) 按照Μ3网络的分解和组合方法对这些子集合进行训练，然后组合成Μ3网络分类器， 子集合进行训练的方式为对这些子集数据进行线性回归处理，处理方法为： 1) 先求x，y的平均值； 2) 用公式求解:b=把X，y的平均数带入a=y-bx; 3) 求出各项参数的公式y=bx+a线性回归方程y=bx+a过定点； (X为对应提取参数人员的年龄，y为各项子集）。； (4) 最后进行性别识别，方法为： 1) 提取未知性别人员的各项参数的数据，包括:测量眼睛间距、颧骨间距、鼻梁长度、额 头宽度和下巴宽度； 2) 将该人员的年龄和各项参数带入对应参数所述的公式进行拟合，分别进行男性参数 拟合和女性参数拟合； 3) 比较两种拟合度的结果，则拟合度较高的即为该人员的性别； 经过以上工艺后，分别取出样品，测量结果如下：
根据上述表格数据可以得出，当实施例1实施基于网络的通过人脸识别性别的方法，方 法适用所有人种，鉴别成功率为96.5%，执行出错率为0.5%。，执行精度为0.001，而现有技术 标准方法适用亚洲人种，鉴别成功率为88.0%，执行出错率为0.8%。，执行精度为0.010，这表 明本发明基于网络的通过人脸识别性别的方法，具有普适性，鉴别成功率高，执行的出错率 低，执行的精度高，因此本发明具有显著的优越性。 本发明提供了一种基于网络的通过人脸识别性别的方法，步骤（1)人脸图像识别的参 数包括:测量眼睛间距Y、颧骨间距K、鼻梁长度B、额头宽度E和下巴宽度X，这些信息是人脸 较具有代表性的信息，可以帮助有效判断人员的性别，本发明将这些脸部信息根据性别和 年龄进行分类，将相同的参数组成一个集合，并对该集合的数据进行规律探索，一旦得知某 个未知性别的脸部信息即可输入本方法的程序中，通过快捷的计算便可得出未知人员的性 别。
[0008]以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发 明说明书内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领 域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
【主权项】
1. 一种基于网络的通过人脸识别性别的方法，其特征在于，其制备工艺包括： (1) 对人脸图像进行特征提取，称为人脸图像特征向量，形成样本集合； (2) 将同类性别的样本集合根据年龄信息进行分解，分成各项子集合； (3) 按照M3网络的分解和组合方法对这些子集合进行训练，然后组合成M3网络分类器； (4) 最后进行性别识别。2. -种加工权利要求1所述的基于网络的通过人脸识别性别的方法，其特征在于:所述 步骤(1)人脸图像识别的参数包括:测量眼睛间距Y、颧骨间距K、鼻梁长度B、额头宽度E和下 巴宽度X。3. -种加工权利要求1所述的基于网络的通过人脸识别性别的方法，其特征在于:所述 步骤(1)人脸图像特征向量计为(Y，K，B，E，X)。4. 一种加工权利要求1所述的基于网络的通过人脸识别性别的方法，其特征在于:所述 步骤(2)各项子集合分别为： (Y1，Y2，Y3,......，Υη) (Κ1，Κ2，Κ3,......，Κη) (Β1，Β2，Β3,......，Βη) (Ε1，Ε2，Ε3,......，Εη) (Χ1，Χ2，Χ3,......，Χη)〇5. -种加工权利要求1所述基于网络的通过人脸识别性别的方法，其特征在于:所述步 骤(3)子集合进行训练的方式为对这些子集数据进行线性回归处理，处理方法为： 1) 先求x，y的平均值； 2) 用公式求解:b=把X，y的平均数带入a=y-bx; 3) 求出各项参数的公式y=bx+a线性回归方程y=bx+a过定点 (X为对应提取参数人员的年龄，y为各项子集）。6. -种加工权利要求1所述的基于网络的通过人脸识别性别的方法，其特征在于:所述 步骤(4)性别识别的方法为： 1) 提取未知性别人员的各项参数的数据，包括:测量眼睛间距、颧骨间距、鼻梁长度、额 头宽度和下巴宽度； 2) 将该人员的年龄和各项参数带入对应参数所述的公式进行拟合，分别进行男性参数 拟合和女性参数拟合； 3) 比较两种拟合度的结果，则拟合度较高的即为该人员的性别。
【文档编号】G06K9/00GK106096580SQ201610484255
【公开日】2016年11月9日
【申请日】2016年6月28日
【发明人】董雄飞
【申请人】合肥酷睿网络科技有限公司