[发明专利]一种图像分析中更新性别分类器的方法及性别分类器

权利要求书

1、一种图像分析中更新性别分类器的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

对待测人脸图像进行特征提取，得到待测人脸图像的特征向量；

利用性别分类器对得到的特征向量对应的性别进行识别，确定性别识别结果满足设定的置信度要求的特征向量；

将性别识别结果满足设定的置信度要求的特征向量加入性别分类器的训练样本集中，得到更新后的训练样本集；

利用更新后的训练样本集训练性别分类器，得到更新后的性别分类器。

2、如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定性别识别结果满足设定的置信度要求的特征向量，包括：

性别分类器确定所述特征向量对应的待测性别为男性的概率和对应的待测性别为女性的概率，将概率较高的待测性别作为所述特征向量对应的性别；

按照公式：

确定性别分类器对特征向量识别的置信度；

在确定的所述置信度不小于预设的置信度阈值时，确定所述特征向量的性别识别结果满足置信度的要求。

3、如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，确定性别识别结果满足设定的置信度要求的特征向量之后，并且将性别识别结果满足设定的置信度要求的特征向量加入性别分类器的训练样本集中之前，所述方法还包括：

记录性别识别结果满足置信度的要求的特征向量和该特征向量对应的性别，确定记录的特征向量的数量达到设定的数量。

4、如权利要求3所述的方法，其特征在于，确定记录的特征向量的数量达到设定的数量之后，并且将性别识别结果满足设定的置信度要求的特征向量加入性别分类器的训练样本集中之前，所述方法还包括：

确定记录的特征向量中，对应的性别为女性的特征向量的个数达到第一阈值，对应的性别为男性的特征向量的个数达到第二阈值。

5、如权利要求1所述的方法，其特征在于，将性别识别结果满足设定的置信度要求的特征向量加入性别分类器的训练样本集中之后，且得到更新后的性别分类器之前，还包括：

当存在人脸图像等待进行性别识别时，停止性别分类器更新，利用更新前的性别分类器对等待进行性别识别的人脸图像进行识别，当识别结束后，继续执行利用更新后的训练样本集训练性别分类器的步骤。

6、如权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述特征向量对应的性别与该特征向量加入的训练样本集对应的性别相同，或者，所述特征向量对应的性别与该特征向量加入的训练样本集对应的性别不同。

7、一种性别分类器，其特征在于，所述性别分类器包括：

性别识别模块，用于对待测人脸图像进行特征提取后得到的特征向量对应的性别进行识别；

置信度确定模块，用于确定性别识别结果满足设定的置信度要求的特征向量；

数据保存模块，用于将性别识别结果满足设定的置信度要求的特征向量加入训练样本集中，得到更新后的训练样本集；

更新训练模块，用于利用更新后的训练样本集进行训练更新。

8、如权利要求7所述的性别分类器，其特征在于，所述置信度确定模块，包括：

性别概率确定子模块，用于确定所述特征向量对应的待测性别为男性的概率和对应的待测性别为女性的概率，将概率较高的待测性别作为所述特征向量对应的性别；

公式保存子模块，用于保存公式：

置信度计算子模块，用于根据所述公式保存子模块中保存的公式，确定性别分类器对特征向量识别的置信度；

比较子模块，用于将置信度计算子模块确定的置信度与预设的置信度阈值进行比较，在比较结果为确定的所述置信度不小于预设的置信度阈值时，所述特征向量的性别识别结果满足置信度的要求。

9、如权利要求7所述的性别分类器，其特征在于，所述性别分类器还包括：

信息记录模块，用于记录所述置信度确定模块确定的性别识别结果满足置信度的要求的特征向量和该特征向量对应的性别；

触发模块，用于当确定记录的特征向量的数量达到设定的数量时，触发所述数据保存模块。

10、如权利要求9所述的性别分类器，其特征在于，

所述触发模块，用于当确定记录的特征向量的数量达到设定的数量，并且在确定记录的特征向量中，对应的性别为女性的特征向量的个数达到第一阈值，对应的性别为男性的特征向量的个数达到第二阈值时，触发所述数据保存模块。