基于级联支持向量机的人脸图像性别识别

作者：李昆仑; 廖频

来源：计算机工程, 2012, 38(12): 152-154.

DOI：10.3969/j.issn.1000-3428.2012.12.045

• 统计学习
• 支持向量机
• 分类器
• 大样本训练
• 级联
• 性别识别

提出一种由若干个支持向量机(SVM)分类器串连而成的级联SVM算法,用于人脸图像性别识别。该算法把容易被前一层分类器分类的训练样本过滤掉,将难度较高的训练样本重新组织起来训练新一层的分类器。结合级联分类器和SVM理论的优势,在训练过程中能够使用更多的样本,具有更好的识别性能。在同一硬件实验条件下的实验结果表明,单层SVM最多只能训练7万样本,而四层级联SVM的训练样本数可达12万以上,相应的识别率也从96.6%上升至98.4%。

• 单位
  南昌大学科学技术学院