一种基于卷积神经网络的性别识别方法_蔡诗威.pdfVIP

【 】 ， ， ． ［J］． ，2014 ，38 (19)． 本文献信息 蔡诗威 郭太良 姚剑敏 一种基于卷积神经网络的性别识别方法 电视技术 专题 人脸识别与检测 一种基于卷积神经网络的性别识别方法 ， ， 蔡诗威 郭太良 姚剑敏 ( ， 350000) 福州大学物理与信息研究工程学院 福建福州 【 】 ， 、 ， 摘 要 采用人工智能进行性别识别时 人脸图像在获取的时候容易受到光照 遮挡等影响 这些因素给人脸性别识别带来 。 ， ， 。 了困难 采用卷积神经网络用于性别识别 并通过扩展网络结构 进一步增强卷积神经网络的分类能力 并且对识别效果进 ， 。 ， 7 ． 46% ， 行置信度分析 通过设置卷积神经网络的拒识区域来解决拒绝区间的问题 在实际测试中 通过拒绝 的测试样本 达 到98． 67% 的正确识别率。 【 】 ; ; ; 关键词 性别识别 卷积神经网络 拒识区域选择 置信度 【 】TP391． 4 【 】B 中图分类号 文献标志码 Gender Ｒecognition Method Based on Convolutional Neural Networks CAI Shiwei ，GUO Taliang ，YAO Jianmin ( ) College of Physics and Inf ormation Engineering ，Fuzhou University ，Fuzhou 350000 ，China 【Abstract 】When using artificial intelligence for gender recognition ，the face would be influenced by illumination and obstructions ，those face make this work more difficult． In this paper ，a class of convolutional neural networks for gender classification is proposed． These networks are built upon the new structure ，which enhance the network ’s classification ability． In order to solve the optimal rejection area of the sample ，the confidence measure are given． Experiments show that the performance of the gender recognition has been well imp