基于局部特征和深度神经网络的人脸性别判别模型研究（英文）

深度学习方法可以自动发现更佳数据以改善分类器性能。然而,在计算机视觉任务中,比如性别识别问题,有时候很难直接从整个图像进行学习。因此,提出一种新的基于局部特征和深度神经网络的人脸性别识别模型。首先,该模型从输入图像中提取数个局部特征,并将这些特征反馈给判别图像的深度神经网络,然后根据图像所属标签将每个局部特征分类。最后,使用简单的投票方案对整体图像进行判决。在FERET和CAS-PEAL-R1两个人脸图像资料库上进行了人脸性别分类实验,结果显示提出的方法优于其他深度学习方法,具有较好的准确性和稳定性。