基於ASM之五官特徵點應用於性別辨識

10.29428/9789860544169.201801.0080

謝禎冏；羅心汝；何秉翰；楊啟昕；戴明郎

人臉五官 ； 主動輪廓模型 ； 性別辨識 ； 決策樹

NCS 2017 全國計算機會議

2017（2018 / 01 / 01）

420 - 424

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在本篇論文中，我們基於Active Shape Model (ASM)進一步設計出一個性別辨識的功能，分析人口特徵。以往作法有類神經網路學習、臉部特徵和結合Principal Components Analysis (PCA)分類器等方式進行性別辨識，本研究採臉部的五官特徵及頭髮特徵抽取的方式，不需經過訓練即可實現我們的目的，這裡有幾個步驟來執行。首先，我們利用ASM記錄人臉五官特徵點。第二，分析人臉上性別差異處，接著對本系統要辨識的人臉，進行特徵抽取，最後再進行性別辨識。在性別辨識的功能上，我們擷取的辨識特徵主要為鬍鬚、頭髮位置、頭髮及人中長短判斷，並且計算比例，依決策樹的演算方式判斷目標是否為男或女。在實驗中採用Psychological Image Collection at Stirling (PICS) 和FEI Face Database 資料庫與自行蒐集的人臉照片，進行性別辨識的測試，每秒約可處理7.65 張照片，準確率約為97.0%，證實本方法的實用性。