專(zhuān)利名稱(chēng)：基于人臉圖像的性別分類(lèi)方法及系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)，尤其涉及一種基于人臉圖像的性別分類(lèi)方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，計(jì)算機(jī)的功能被賦予了更加豐富的定義，從最初單純的計(jì)算工具逐漸發(fā)展為智能終端。而在人類(lèi)社會(huì)中，人的面部特征可以反映人們主要的身份信息，如性別、年齡等，人們可以通過(guò)視覺(jué)獲取他人的面部特征信息，使得人與人的交流互動(dòng)變得更為順暢，而賦予計(jì)算機(jī)對(duì)人臉同樣的理解能力是機(jī)器視覺(jué)和模式識(shí)別領(lǐng)域一直努力追尋的目標(biāo)。例如，利用計(jì)算機(jī)對(duì)人臉圖像進(jìn)行識(shí)別，進(jìn)而對(duì)性別進(jìn)行分類(lèi)，對(duì)于改善目前智能終端的人機(jī)交互質(zhì)量起著非常重要的作用。而性別分類(lèi)在身份識(shí)別中可以提供“過(guò)濾器”的功能，利用檢測(cè)出來(lái)的性別信息可以顯著縮小進(jìn)行身份識(shí)別的搜索范圍，從而提高身份識(shí)別的速度與精度。例如在大型游樂(lè)場(chǎng)所、主題公園的導(dǎo)游車(chē)上，如果配備智能的性別分類(lèi)系統(tǒng)，可以讓計(jì)算機(jī)根據(jù)使用者的性別不同，推薦一些更具針對(duì)性的商品或者旅游景點(diǎn)；也可以為超市、商店等提供分類(lèi)更詳細(xì)的統(tǒng)計(jì)信息，提供收集潛在客戶(hù)數(shù)據(jù)的自動(dòng)化途徑，幫助其向消費(fèi)者提供更具針對(duì)性的促銷(xiāo)服務(wù)，從而在一定程度上改善人們的生活質(zhì)量和生活方式。通過(guò)人的面部特征進(jìn)行性別分類(lèi)是人們與生俱來(lái)的能力，但讓計(jì)算機(jī)像人一樣去完成這個(gè)認(rèn)知過(guò)程并不容易?；谌四樀男詣e分類(lèi)就是讓計(jì)算機(jī)根據(jù)輸入的人臉圖像中蘊(yùn)含的紋理和形狀等特征判斷其性別的過(guò)程，由于人臉對(duì)于單調(diào)的光照變化保持不變，并且對(duì)于人臉的差異有很好的描述能力，因此，有人提出局部二值模式(Local BinaryPatterns,簡(jiǎn)稱(chēng)LBP)，LBP主要是用于計(jì)算機(jī)對(duì)人臉圖像的局部特征進(jìn)行二值量化分析的模式，例如，圖1為現(xiàn)有技術(shù)中通過(guò)LBP對(duì)人臉圖像的局部特征進(jìn)行二值量化的示意圖，如圖1所示，對(duì)于由像素點(diǎn)組成的人臉圖像，考慮以某一像素點(diǎn)為中心、并以其周?chē)欢ò霃椒秶泥徲?，如圖1中左邊的部分，并以中心像素點(diǎn)的灰度值為閾值，將其周?chē)噜徬袼攸c(diǎn)的灰度值進(jìn)行重新編碼，如果周?chē)骋幌噜徬袼攸c(diǎn)的灰度值大于中心像素點(diǎn)的灰度值則該像素點(diǎn)進(jìn)行重新編碼后的編碼為I ;否則該像素點(diǎn)進(jìn)行重新編碼后的編碼為O,如圖1中右邊的部分；然后將鄰域內(nèi)編碼后的像素點(diǎn)按照順時(shí)針串連而得到二進(jìn)制的LBP編碼串，將該二進(jìn)制的LBP編碼串轉(zhuǎn)換為十進(jìn)制數(shù)值作為鄰域內(nèi)中心點(diǎn)像素的特征值，如對(duì)圖1中右邊所示的重新編碼的像素點(diǎn)進(jìn)行二進(jìn)制的LBP編碼為11001100,轉(zhuǎn)換為十進(jìn)制數(shù)值為204,則204為該鄰域內(nèi)中心像素點(diǎn)的特征值。其表示一種局部的紋理變化，按照該方法對(duì)整副圖像中的像素點(diǎn)都進(jìn)行LBP編碼，然后采用多區(qū)域直方圖連接作為人臉的最終特征，從而通過(guò)分類(lèi)器進(jìn)行判別分類(lèi)。雖然LBP在人臉識(shí)別與人臉圖像性別分類(lèi)領(lǐng)域得到了非常廣泛的應(yīng)用，但是發(fā)明人在實(shí)施該技術(shù)的過(guò)程中發(fā)現(xiàn)其仍然存在著一些缺陷，其中最為關(guān)鍵的問(wèn)題是，LBP技術(shù)在以中心像素點(diǎn)的灰度值為閾值對(duì)鄰域內(nèi)相鄰像素點(diǎn)的灰度值進(jìn)行重新編碼的過(guò)程中，只考慮了相鄰像素點(diǎn)的灰度值與中心像素點(diǎn)的灰度值的差值符號(hào)，即只考慮相鄰像素點(diǎn)的灰度值是比中心像素點(diǎn)的灰度值大或小的關(guān)系，導(dǎo)致降低了人臉圖像局部信息的描述能力，從而影響了計(jì)算機(jī)根據(jù)人臉圖像進(jìn)行性別分類(lèi)的準(zhǔn)確性。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種基于人臉圖像的性別分類(lèi)方法及系統(tǒng)，以提高計(jì)算機(jī)根據(jù)人臉圖像進(jìn)行性別分類(lèi)的準(zhǔn)確性。本發(fā)明的第一個(gè)方面是提供一種基于人臉圖像的性別分類(lèi)方法，包括:獲取待分類(lèi)的人臉圖像，對(duì)所述待分類(lèi)的人臉圖像進(jìn)行預(yù)處理，以生成待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)；獲取所述待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)中除邊緣像素點(diǎn)之外的每一像素點(diǎn)的局部環(huán)形模式LCP編碼，得到待分類(lèi)LCP編碼圖像；所述每一像素點(diǎn)的LCP編碼根據(jù)所述像素點(diǎn)的鄰域中其它像素點(diǎn)與所述像素點(diǎn)的灰度值的差值得到；根據(jù)所述待分類(lèi)LCP編碼圖像以及預(yù)先訓(xùn)練的類(lèi)別模型，確定所述待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)的類(lèi)別。本發(fā)明的另一個(gè)方面是提供一種基于人臉圖像的性別分類(lèi)系統(tǒng)，包括:圖像預(yù)處理模塊，用于獲取待分類(lèi)的人臉圖像，對(duì)所述待分類(lèi)的人臉圖像進(jìn)行預(yù)處理，以生成待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)；特征提取模塊，用于獲取所述待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)中除邊緣像素點(diǎn)之外的每一像素點(diǎn)的局部環(huán)形模式LCP編碼，得到待分類(lèi)LCP編碼圖像；所述每一像素點(diǎn)的LCP編碼根據(jù)所述像素點(diǎn)的鄰域中其它像素點(diǎn)與所述像素點(diǎn)的灰度值的差值得到；分類(lèi)器模塊，用于根據(jù)所述待分類(lèi)LCP編碼圖像以及預(yù)先訓(xùn)練的類(lèi)別模型，確定所述待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)的類(lèi)別。采用上述本發(fā)明技術(shù)方案的有益效果是:本發(fā)明實(shí)施例通過(guò)待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)中每一鄰域內(nèi)其它像素點(diǎn)與中心像素點(diǎn)的差值而確定待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)中除邊緣像素點(diǎn)之外的每一像素點(diǎn)的局部環(huán)形模式LCP編碼，而得到待分類(lèi)LCP編碼圖像，使得基于人臉圖像的性別分類(lèi)系統(tǒng)可以根據(jù)待分類(lèi)LCP編碼圖像以及預(yù)先訓(xùn)練的類(lèi)別模型而確定待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)的類(lèi)別。本實(shí)施例在確定LCP編碼過(guò)程中考慮了相鄰像素點(diǎn)與中心像素點(diǎn)的差值，S卩，既考慮了差值符號(hào)又考慮了差值大小，從而增強(qiáng)了圖像數(shù)據(jù)中特征的描述力，進(jìn)而提高了計(jì)算機(jī)根據(jù)人臉圖像進(jìn)行性別分類(lèi)的準(zhǔn)確性。


圖1為現(xiàn)有技術(shù)中通過(guò)LBP對(duì)人臉圖像的局部特征進(jìn)行二值量化的示意圖；圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種基于人臉圖像的性別分類(lèi)方法的流程圖；圖3為本發(fā)明實(shí)施例中對(duì)人臉圖像進(jìn)行預(yù)處理的預(yù)設(shè)規(guī)格；圖4為本發(fā)明實(shí)施例中對(duì)待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行LCP編碼的模式示意圖；圖5為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種基于人臉圖像的性別分類(lèi)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實(shí)施方式
圖2為本發(fā)明實(shí)施例一提供的一種基于人臉圖像的性別分類(lèi)方法的流程圖，如圖2所示，所述方法可以包括如下步驟:步驟201，獲取待分類(lèi)的人臉圖像，對(duì)所述待分類(lèi)的人臉圖像進(jìn)行預(yù)處理，以生成待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)；在本發(fā)明實(shí)施例中，執(zhí)行主體可以是基于人臉圖像的性別分類(lèi)系統(tǒng)，當(dāng)需要對(duì)人臉圖像進(jìn)行分類(lèi)時(shí)，基于人臉圖像的性別分類(lèi)系統(tǒng)可以首先對(duì)采集的人臉圖像進(jìn)行干擾背景的去除，例如可以是將采集的人臉圖像的背景顏色統(tǒng)一更改為預(yù)設(shè)的某一背景顏色，如可以是白色、紅色或藍(lán)色等；然后對(duì)人臉圖像中的人臉區(qū)域進(jìn)行定位及歸一化處理，從而使得采集的人臉圖像滿足進(jìn)行分類(lèi)的預(yù)設(shè)規(guī)格，并將滿足預(yù)設(shè)規(guī)格的人臉圖像中每一個(gè)像素點(diǎn)通過(guò)其灰度值表示，從而獲得由灰度值描述的待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)。步驟202，獲取所述待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)中除邊緣像素點(diǎn)之外的每一像素點(diǎn)的局部環(huán)形模式(Local Circular Pattern,簡(jiǎn)稱(chēng)LCP)編碼,得到待分類(lèi)LCP編碼圖像；所述每一像素點(diǎn)的LCP編碼根據(jù)所述像素點(diǎn)的鄰域中其它像素點(diǎn)與所述像素點(diǎn)的灰度值的差值得到；基于人臉圖像的性別分類(lèi)系統(tǒng)根據(jù)獲得的由灰度值描述的待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)確定除邊緣像素點(diǎn)之外的待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)中以每一像素點(diǎn)為中心像素點(diǎn)、以預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的像素點(diǎn)為半徑的每一鄰域，舉例來(lái)說(shuō)，可以是以I個(gè)像素點(diǎn)為半徑、中心像素點(diǎn)周?chē)?個(gè)相鄰像素點(diǎn)的鄰域，或，以2個(gè)像素點(diǎn)為半徑、中心像素點(diǎn)周?chē)?個(gè)相鄰像素點(diǎn)的鄰域，或，以3個(gè)像素點(diǎn)為半徑、中心像素點(diǎn)周?chē)?個(gè)相鄰像素點(diǎn)的鄰域,或，以2個(gè)像素點(diǎn)為半徑、中心像素點(diǎn)周?chē)?6個(gè)相鄰像素點(diǎn)的鄰域，或，以3個(gè)像素點(diǎn)為半徑、中心像素點(diǎn)周?chē)?6個(gè)相鄰像素點(diǎn)的鄰域，其中，每個(gè)鄰域內(nèi)像素點(diǎn)的確定可以采用現(xiàn)有技術(shù)的方法。并確定每一鄰域內(nèi)其它像素點(diǎn)的灰度值與鄰域的中心像素點(diǎn)的灰度值之間的差值，根據(jù)每一鄰域內(nèi)的差值以及針對(duì)該鄰域的維度而預(yù)設(shè)的相應(yīng)個(gè)數(shù)的聚類(lèi)中心、距離函數(shù)和每個(gè)聚類(lèi)中心所對(duì)應(yīng)的編號(hào)，確定每一鄰域所屬的聚類(lèi)中心，并將對(duì)應(yīng)的聚類(lèi)中心的編號(hào)作為鄰域內(nèi)中心像素點(diǎn)的LCP編碼，從而得到除邊緣像素點(diǎn)之外的每一像素點(diǎn)的LCP編碼，即得到待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)的待分類(lèi)LCP編碼圖像。步驟203，根據(jù)所述待分類(lèi)LCP編碼圖像以及預(yù)先訓(xùn)練的類(lèi)別模型，確定所述待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)的類(lèi)別。在本發(fā)明實(shí)施例中，根據(jù)預(yù)先訓(xùn)練而得到的類(lèi)別模型，確定待分類(lèi)LCP編碼圖像所屬的類(lèi)別，即確定了待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)的類(lèi)別，從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)人臉圖像的分類(lèi)。本實(shí)施例中，通過(guò)待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)中每一鄰域內(nèi)其它像素點(diǎn)與中心像素點(diǎn)的差值而確定待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)中除邊緣像素點(diǎn)之外的每一像素點(diǎn)的局部環(huán)形模式LCP編碼，而得到待分類(lèi)LCP編碼圖像，使得基于人臉圖像的性別分類(lèi)系統(tǒng)可以根據(jù)待分類(lèi)LCP編碼圖像以及預(yù)先訓(xùn)練的類(lèi)別模型而確定待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)的類(lèi)別。本實(shí)施例在確定LCP編碼過(guò)程中考慮了相鄰像素點(diǎn)與中心像素點(diǎn)的差值，即，既考慮了差值符號(hào)又考慮了差值大小，從而增強(qiáng)了圖像數(shù)據(jù)中特征的描述力，進(jìn)而提高了計(jì)算機(jī)根據(jù)人臉圖像進(jìn)行性別分類(lèi)的準(zhǔn)確性。具體的，上述實(shí)施例中對(duì)所述待分類(lèi)的人臉圖像進(jìn)行預(yù)處理，以生成待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)具體可以包括:去除待分類(lèi)的人臉圖像的干擾背景，舉例來(lái)說(shuō)，可以是將待分類(lèi)人臉圖像的背景顏色統(tǒng)一更改為預(yù)設(shè)的某一背景顏色，如可以是白色、紅色或藍(lán)色等；然后對(duì)人臉圖像中的人臉區(qū)域進(jìn)行定位及歸一化處理，如可以采用組合分類(lèi)器Adaboost對(duì)人臉圖像中的人臉和人眼進(jìn)行檢測(cè)，并對(duì)瞳孔進(jìn)行定位，即定位出兩個(gè)瞳孔的坐標(biāo)信息；再以人臉圖像的中心點(diǎn)為原點(diǎn)，將整體圖像進(jìn)行平面內(nèi)的旋轉(zhuǎn)，使得兩個(gè)瞳孔的位置處于相對(duì)于圖像左上角直角坐標(biāo)系的水平直線上，從而完成了方向歸一化操作，圖3為本發(fā)明實(shí)施例中對(duì)人臉圖像進(jìn)行預(yù)處理的預(yù)設(shè)規(guī)格，如圖3所示，其中，方點(diǎn)代表瞳孔的位置，圓點(diǎn)代表兩瞳孔連線的中點(diǎn)，若預(yù)設(shè)的兩個(gè)瞳孔間的距離為d，則可根據(jù)預(yù)設(shè)的兩個(gè)瞳孔間的標(biāo)準(zhǔn)距離d而調(diào)整圖像大小，使得待分類(lèi)的圖像中兩眼之間的距離為d，舉例來(lái)說(shuō)，預(yù)設(shè)的兩個(gè)瞳孔間的標(biāo)準(zhǔn)距離d可以是80個(gè)像素點(diǎn)的距離，當(dāng)然，也可以根據(jù)實(shí)際情況設(shè)為其它值；則預(yù)設(shè)規(guī)格可以是預(yù)設(shè)的人臉圖像的大小，如2.5XdX2.5Xd，隨后進(jìn)一步對(duì)人臉圖像進(jìn)行尺度調(diào)整和裁剪，即尺度歸一化處理，例如，兩瞳孔連線的中點(diǎn)至人臉圖像的兩側(cè)邊沿分別為
1.25Xd、兩瞳孔至人臉圖像的上邊沿為0.5Xd、兩瞳孔至人臉圖像的下邊沿為2Xd ;從而使得待分類(lèi)的人臉圖像具有統(tǒng)一的規(guī)格，如關(guān)鍵部位(眼睛、鼻子和嘴等)在人臉圖像中的相對(duì)位置都一樣。并將具有統(tǒng)一規(guī)格即預(yù)設(shè)規(guī)格的人臉圖像轉(zhuǎn)換為由圖像像素點(diǎn)的灰度值描述的待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)。優(yōu)選的，獲取所述待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)中除邊緣像素點(diǎn)之外的每一像素點(diǎn)的LCP編碼，得到待分類(lèi)LCP編碼圖像，具體可以包括:根據(jù)預(yù)設(shè)的人臉圖像樣本、聚類(lèi)中心的個(gè)數(shù)以及距離函數(shù)，確定相應(yīng)個(gè)數(shù)的聚類(lèi)中心以及每個(gè)聚類(lèi)中心對(duì)應(yīng)的編號(hào)；確定所述待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)中以除邊緣像素點(diǎn)之外的每一像素點(diǎn)為中心像素點(diǎn)、以預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的像素點(diǎn)為半徑的每一鄰域；確定每一鄰域內(nèi)其它像素點(diǎn)的灰度值與所述鄰域的中心像素點(diǎn)的灰度值的差值。舉例來(lái)說(shuō)，在本發(fā)明實(shí)施例中，以中心像素點(diǎn)的灰度值為t以及以I個(gè)像素點(diǎn)為半徑、周?chē)?個(gè)相鄰像素 點(diǎn)的鄰域?yàn)槔M(jìn)行說(shuō)明，對(duì)于以I個(gè)像素點(diǎn)為半徑、中心像素點(diǎn)的灰度值為t的鄰域內(nèi)的8個(gè)相鄰像素點(diǎn)的灰度值分別為Itpt2,...，t8}，則可以定義鄰域內(nèi)其它像素點(diǎn)的灰度值與鄰域的中心像素點(diǎn)的灰度值的差值為局部環(huán)形模式(LCP8il)P, P = (trt,t2-t，t8-t)T。圖4為本發(fā)明實(shí)施例中對(duì)待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行LCP編碼的模式示意圖，如圖4所示，例如，在圖4中，以中心像素點(diǎn)的灰度值為5的鄰域內(nèi)以I個(gè)像素點(diǎn)為半徑的8個(gè)相鄰像素點(diǎn)的灰度值分別為{6，7，2，4，8，9，1，3}，如圖4中左邊部分所示；通過(guò)作將鄰域內(nèi)相鄰像素點(diǎn)的灰度值與中心像素點(diǎn)的灰度值進(jìn)行作差，得到圖4中右邊的部分，將其按順時(shí)針進(jìn)行串連即得其局部環(huán)形模式P = (1,2, -3，-1,3,4, -4，-2)τ。若根據(jù)預(yù)設(shè)的人臉圖像樣本，給定N個(gè)局部環(huán)形模式訓(xùn)練樣本Pi，i = 1，2，...，N、以及需要的聚類(lèi)中心的個(gè)數(shù)K、并給定距離函數(shù)D，將N個(gè)局部環(huán)形模式訓(xùn)練樣本Pi劃分
為K個(gè)聚類(lèi)C= Ic1, C2, , ck},則可以通過(guò)K-means方法聚類(lèi)求出聚類(lèi)中心,使得函數(shù)
k
υ=Σ Σ取得最小值，其中，μ i為區(qū)域Ci的中心，即初始計(jì)算時(shí)為從Pi中隨
I=I Pj^ci
機(jī)選擇的一組局部環(huán)形模式訓(xùn)練樣本作為聚類(lèi)中心，k即為聚類(lèi)中心的個(gè)數(shù)，P」為N個(gè)局部環(huán)形模式訓(xùn)練樣本中除Ui外其他樣本，經(jīng)過(guò)計(jì)算后重新確定聚類(lèi)中心Ui，以便使得同一聚類(lèi)中的局部環(huán)形模式訓(xùn)練樣本的相似度較高，不同聚類(lèi)中的局部環(huán)形模式訓(xùn)練樣本的相似度較小，并對(duì)每個(gè)聚類(lèi)中心給定一個(gè)編號(hào)i，其中，i = 1,2,...,K0則可以根據(jù)此方法確定待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)中以除邊緣像素點(diǎn)之外的每一像素點(diǎn)為中心像素點(diǎn)、以預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的像素點(diǎn)為半徑的每一鄰域內(nèi)其它像素點(diǎn)的灰度值與鄰域的中心像素點(diǎn)的灰度值的差值，然后根據(jù)每一鄰域的差值即局部環(huán)形模式P、預(yù)設(shè)的距離函數(shù)以及上述確定的相應(yīng)個(gè)數(shù)的聚類(lèi)中心，確定每一鄰域內(nèi)中心像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的一個(gè)聚類(lèi)中心，并將聚類(lèi)中心對(duì)應(yīng)的編號(hào)i作為該鄰域內(nèi)中心像素點(diǎn)的LCP編碼，從而得到待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)中除邊緣像素點(diǎn)之外的每一像素點(diǎn)的LCP編碼，即得到待分類(lèi)LCP編碼圖像。舉例來(lái)說(shuō)，在本實(shí)施例中，預(yù)設(shè)的距離函數(shù)通常包括曼哈頓距離(City blockdistance,簡(jiǎn)稱(chēng)⑶)函數(shù)和歐式距離(Euclidean distance,簡(jiǎn)稱(chēng)ED)函數(shù),對(duì)于一個(gè)鄰域的差值即局部環(huán)形模式P，將其聚類(lèi)中心μ i對(duì)應(yīng)的編號(hào)i作為該鄰域內(nèi)中心像素點(diǎn)的LCP編碼，其原理為，根據(jù)上述距離函數(shù)確定與P最近的聚類(lèi)中心，即將該最近的聚類(lèi)中心的編
號(hào)作為該鄰域的中心像素點(diǎn)的LCP編碼，即
權(quán)利要求
1.種基于人臉圖像的性別分類(lèi)方法，其特征在于，包括: 獲取待分類(lèi)的人臉圖像，對(duì)所述待分類(lèi)的人臉圖像進(jìn)行預(yù)處理，以生成待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)； 獲取所述待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)中除邊緣像素點(diǎn)之外的每一像素點(diǎn)的局部環(huán)形模式LCP編碼，得到待分類(lèi)LCP編碼圖像；所述每一像素點(diǎn)的LCP編碼根據(jù)所述像素點(diǎn)的鄰域中其它像素點(diǎn)與所述像素點(diǎn)的灰度值的差值得到； 根據(jù)所述待分類(lèi)LCP編碼圖像以及預(yù)先訓(xùn)練的類(lèi)別模型，確定所述待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)的類(lèi)別。
2.據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對(duì)所述待分類(lèi)的人臉圖像進(jìn)行預(yù)處理，以生成待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)，包括: 將所述待分類(lèi)的人臉圖像進(jìn)行瞳孔定位并去除干擾背景； 按照預(yù)設(shè)的規(guī)格對(duì)已定位的人臉圖像進(jìn)行方向歸一化和尺度歸一化處理，以獲取滿足所述預(yù)設(shè)的規(guī)格的待分類(lèi)的人臉圖像； 將所述滿足所述預(yù)設(shè)的規(guī)格的人臉圖像轉(zhuǎn)換為由圖像像素點(diǎn)的灰度值描述的待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)。
3.據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述獲取所述待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)中除邊緣像素點(diǎn)之外的每一像素點(diǎn)的LCP編 碼，得到待分類(lèi)LCP編碼圖像，包括: 根據(jù)預(yù)設(shè)的人臉圖像樣本、聚類(lèi)中心的個(gè)數(shù)以及距離函數(shù)，確定相應(yīng)個(gè)數(shù)的聚類(lèi)中心以及每個(gè)聚類(lèi)中心的編號(hào)； 確定所述待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)中以除邊緣像素點(diǎn)之外的每一像素點(diǎn)為中心像素點(diǎn)、以預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的像素點(diǎn)為半徑的每一鄰域； 確定每一鄰域內(nèi)其它像素點(diǎn)的灰度值與所述鄰域的中心像素點(diǎn)的灰度值的差值；根據(jù)所述差值、所述距離函數(shù)以及所述相應(yīng)個(gè)數(shù)的聚類(lèi)中心確定每一鄰域內(nèi)中心像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的一個(gè)聚類(lèi)中心，并將所述對(duì)應(yīng)的一個(gè)聚類(lèi)中心的編號(hào)作為所述鄰域內(nèi)中心像素點(diǎn)的LCP編碼； 根據(jù)除邊緣像素點(diǎn)之外的每一像素點(diǎn)的LCP編碼，得到所述待分類(lèi)LCP編碼圖像。
4.據(jù)權(quán)利要求1 3中任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述待分類(lèi)LCP編碼圖像以及預(yù)先訓(xùn)練的類(lèi)別模型，確定所述待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)的類(lèi)別，包括: 將所述待分類(lèi)LCP編碼圖像進(jìn)行區(qū)域直方圖統(tǒng)計(jì)，獲取所述待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)的單列LCP特征向量； 根據(jù)所述待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)的單列LCP特征向量以及預(yù)先訓(xùn)練的類(lèi)別模型，確定所述待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)的類(lèi)別。
5.據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述將所述待分類(lèi)LCP編碼圖像進(jìn)行區(qū)域直方圖統(tǒng)計(jì)，獲取所述待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)的單列LCP特征向量，具體包括: 將所述待分類(lèi)LCP編碼圖像劃分為多個(gè)區(qū)域，每個(gè)區(qū)域至少包含一個(gè)所述鄰域；對(duì)各區(qū)域內(nèi)像素點(diǎn)的LCP編碼進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，分別獲得各區(qū)域的單列LCP向量；每個(gè)區(qū)域的單列LCP向量的行數(shù)為所述聚類(lèi)中心的個(gè)數(shù)，且每行的數(shù)值為所述區(qū)域內(nèi)LCP編碼等于對(duì)應(yīng)聚類(lèi)中心的編號(hào)的像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)； 按各區(qū)域在所述待分類(lèi)LCP編碼圖像中的位置順時(shí)針的順序?qū)⑺龈鲄^(qū)域的單列LCP向量豎向排列，獲得所述待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)的單列LCP特征向量。
6.據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述距離函數(shù)為曼哈頓距離函數(shù)或歐式距離函數(shù)。
7.種基于人臉圖像的性別分類(lèi)系統(tǒng)，其特征在于，包括: 圖像預(yù)處理模塊，用于獲取待分類(lèi)的人臉圖像，對(duì)所述待分類(lèi)的人臉圖像進(jìn)行預(yù)處理，以生成待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)； 特征提取模塊，用于獲取所述待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)中除邊緣像素點(diǎn)之外的每一像素點(diǎn)的局部環(huán)形模式LCP編碼，得到待分類(lèi)LCP編碼圖像；所述每一像素點(diǎn)的LCP編碼根據(jù)所述像素點(diǎn)的鄰域中其它像素點(diǎn)與所述像素點(diǎn)的灰度值的差值得到； 分類(lèi)器模塊，用于根據(jù)所述待分類(lèi)LCP編碼圖像以及預(yù)先訓(xùn)練的類(lèi)別模型，確定所述待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)的類(lèi)別。
8.據(jù)權(quán)利要求7所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述圖像預(yù)處理模塊具體用于: 將所述待分類(lèi)的人臉圖像進(jìn)行瞳孔定位并去除干擾背景； 按照預(yù)設(shè)的規(guī)格對(duì)已定位的人臉圖像進(jìn)行方向歸一化和尺度歸一化處理，以獲取滿足所述預(yù)設(shè)的規(guī)格的待分類(lèi)的人臉圖像； 將所述滿足所述預(yù)設(shè)的規(guī)格的人臉圖像轉(zhuǎn)換為由圖像像素點(diǎn)的灰度值描述的待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)。
9.據(jù)權(quán)利要求8所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述特征提取模塊具體用于: 根據(jù)預(yù)設(shè)的人臉圖像樣本、聚類(lèi)中心的個(gè)數(shù)以及距離函數(shù)，確定相應(yīng)個(gè)數(shù)的聚類(lèi)中心以及每個(gè)聚類(lèi)中心的編號(hào)； 確定所述待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)中以除邊緣像素點(diǎn)之外的每一像素點(diǎn)為中心像素點(diǎn)、以預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的像素點(diǎn)為半徑的每一鄰域； 確定每一鄰域內(nèi)其它像素點(diǎn)的灰度值與所述鄰域的中心像素點(diǎn)的灰度值的差值；根據(jù)所述差值、所述距離函數(shù)以及所述相應(yīng)個(gè)數(shù)的聚類(lèi)中心確定每一鄰域內(nèi)中心像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的一個(gè)聚類(lèi)中心，并將所述對(duì)應(yīng)的一個(gè)聚類(lèi)中心的編號(hào)作為所述鄰域內(nèi)中心像素點(diǎn)的LCP編碼； 根據(jù)除邊緣像素點(diǎn)之外的每一像素點(diǎn)的LCP編碼，得到所述待分類(lèi)LCP編碼圖像。
10.據(jù)權(quán)利要求7 9任一項(xiàng)所述的系統(tǒng)，其特 征在于，所述分類(lèi)器模塊具體用于: 將所述待分類(lèi)LCP編碼圖像進(jìn)行區(qū)域直方圖統(tǒng)計(jì)，獲取所述待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)的單列LCP特征向量； 根據(jù)所述待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)的單列LCP特征向量以及預(yù)先訓(xùn)練的類(lèi)別模型，確定所述待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)的類(lèi)別。
全文摘要
本發(fā)明提供一種基于人臉圖像的性別分類(lèi)方法及系統(tǒng)，所述方法包括獲取待分類(lèi)的人臉圖像，對(duì)待分類(lèi)的人臉圖像進(jìn)行預(yù)處理，以生成待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)；獲取待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)中除邊緣像素點(diǎn)之外的每一像素點(diǎn)的局部環(huán)形模式LCP編碼，得到待分類(lèi)LCP編碼圖像；所述每一像素點(diǎn)的LCP編碼根據(jù)所述像素點(diǎn)的鄰域中其它像素點(diǎn)與所述像素點(diǎn)的灰度值的差值得到；根據(jù)待分類(lèi)LCP編碼圖像以及預(yù)先訓(xùn)練的類(lèi)別模型，確定待分類(lèi)圖像數(shù)據(jù)的類(lèi)別。本實(shí)施例在確定LCP編碼過(guò)程中考慮了相鄰像素點(diǎn)與中心像素點(diǎn)的差值，即，既考慮了差值符號(hào)又考慮了差值大小，從而增強(qiáng)了圖像數(shù)據(jù)中特征的描述力，進(jìn)而提高了計(jì)算機(jī)根據(jù)人臉圖像進(jìn)行性別分類(lèi)的準(zhǔn)確性。
文檔編號(hào)G06K9/00GK103093216SQ201310043899
公開(kāi)日2013年5月8日 申請(qǐng)日期2013年2月4日 優(yōu)先權(quán)日2013年2月4日
發(fā)明者黃迪, 王忱, 王蘊(yùn)紅 申請(qǐng)人:北京航空航天大學(xué)