【摘 要】
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针对目前性别识别方法中的人体第二性特征提取困难、识别率低、鲁棒性差等问题，提出了一种基于神经网络的性别识别方法，并得到了基于人脸图像的性别识别分类器。文中先将人脸图
【机 构】
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太原科技大学电子信息工程学院,北京建筑工程学院电气与信息工程学院
【基金项目】
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山西省回国留学人员科研基金资助项目(2011-075);山西省自然科学基金资助项目(2008011030)
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针对目前性别识别方法中的人体第二性特征提取困难、识别率低、鲁棒性差等问题，提出了一种基于神经网络的性别识别方法，并得到了基于人脸图像的性别识别分类器。文中先将人脸图像进行高斯滤波，再将预处理后的图像归一化用于训练BP神经网络，以得到性别识别分类器，最后将分类器与传统的性别识别方法进行比较。实验结果表明，通过文中方法实现了人体第二性特征自动提取，提高了分类器的容错能力和识别率，增强了鲁棒性。
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