3D Facial Gender Classification Based on Multi-angle LBP Feature
Haiying Zhao, Yifan Yang, Zhengguang Xu · Acta Automatica Sinica · 2012
摘要: 人脸性别分类是一个富有挑战的研究方向,目前的研究尚不完善.本文提出一种三维人脸的性别分类方法, 首先对数据集进行局部区域最近邻点迭代算法(Iterative closest point, ICP)匹配,自动实现人脸正向姿态校正;对数据集人脸统一做俯仰角度的旋转, 从不同视角上提取基于深度缩略图的多角度LBP (Local binary patterns)特征;再由支持向量机(Support vector machine, SVM)分类器完成训练分类. 该方法在CASIA数据库上实验,对全库中性表情人脸进行性别分类,可以得到最高98.374%的正确率. 关键词: 三维人脸 / 性别分类 / 局部区域最近邻点迭代算法 (Iterative closest point / ICP) / 深度缩略图 / 多角度LBP