4.1 支持向量机理论 19

4.2利用SVM进行分类 25

4.3 本章小结 27

第五章 结束语 28

致谢 28

参考文献 29

第一章 绪论

1.1 性别识别问题概述

    人脸是重要的生物特征之一，人脸图像上蕴含了大量的信息， 如性别、年龄、人种、身份等。人机交互技术的发展使得计算机视觉、人工智能监控、人机界面设计等方面发挥了越来越重要的作用。随着技术的进步，基于人脸图像模式识别问题近年来成为研究的热点。

    基于人脸特征的性别分类就是让计算机根据输入的人脸图像判断其性别的过程。人脸的性别识别似乎是人们“与生俱来”的能力，但让计算机识别并不容易，即使有大量来自计算机视觉、模式识别、人工智能、心理学等各领域的研究人员的努力，这个问题仍然困扰着他们。

    赋予计算机同样的能力一直是人类的梦想之一，如果把照相机、摄像头、扫描仪等外设看作计算机的“眼睛”，数字图像就是它看到的“影像”，性别识别的目标就是让计算机从“影像”中找到人脸并正确判断其性别。论文网

1.2 性别识别的研究意义及典型应用

基于人脸的性别识别的研究始于二十世纪九十年代，问题起初是由心理学家进行研究的，他们致力于了解人类是如何分辨男女性别的。接着，有人从计算机视觉的角度进行研究，主要目标是要得到一个性别分类器。十多年来人脸的性别识别得到了长足的发展，尤其在近些年，更成为一个热门的研究课题，得到大量来自计算机视觉、模式识别、人工智能、心理学等各领域的研究人员的关注。人脸的性别分类几乎涉及到模式识别的不同方法。

    性别识别在各个方面都有潜在的广阔的应用前景。

    性别识别在身份识别中可以充当“过滤器”的功能，利用检测出来的性别信息可以显著降低进行身份识别的搜索数量，从而提高身份认证识别速度与精度。    性别识别也是智能人机接口领域的重要研究内容之一。让计算机理解人脸面相的丰富信息并能加以分类，这恰是智能人机接口研究需要解决的问题之一，也是机器智能的重要表现。它的最终解决可以极大的改善目前呆板、不方便的人机交互环境，提供更为个性化的服务。例如可以在大型游乐场所、主题公园的导游车上配备这类系统，让计算机根据使用者不同的性别分布，随机应变地推荐一些更具针对性的商品或者旅游景点。也可以为超市、商店等提供分类更详细的统计信息，提供收集潜在客户数据的自动化途径，帮助其向消费者提供更具针对性的促销服务，从而在一定程度上改变人们的生活质量和生活方式。

1.3 性别识别的研究现状

1.4 论文组织结构

本文共分为五个章节，各章主要内容如下：

第一章：绪论。首先概述人脸表情识别的发展史；然后简要介绍了人脸表情识别的研究意义以及在其他领域的应用前景；

第二章：人脸检测。总结了一些人脸检测的方法，提及了一些常用的人脸图像库；

然后详细介绍了基于Adaboost的人脸检测方法，用这种方法可构建级联分类器。文献综述

第三章：基于压缩感知的人脸特征提取。本章首先概述了压缩感知的基本理论；然后对压缩感知中信号的测量矩阵、稀疏表示、信号重构等问题进行详细的介绍和分析；利用压缩感知的方法对人脸进行特征提取。 Adaboost算法基于人脸特征的性别识别(2):http://www.youerw.com/zidonghua/lunwen_74305.html