[发明专利]一种基于几何特征的人脸美感分析方法

摘要

本发明提供了一种基于几何特征的人脸美感分析方法，通过基于组合策略的局部几何特征进行组合描述，并采用基于记忆的动态加权核密度估计(MDKDE)构建弱分类器，利用Adaboost集成学习机制实现特征的有效集成，得到人脸美感精确类别。与以往基于几何特征的人脸美感分析技术不同的是，本发明从欧氏距离、斜率和面积等多角度选取描述人脸美感的局部几何特征，构成人脸美感的单一描述，并由局部几何特征描述进行组合得到组合特征描述，并采用MDKDE构建Adaboost集成学习的弱分类器，对任意输入的人脸图像获得了较好的分类结果。

主权项

一种基于几何特征的人脸美感分析方法，其特征在于，所述方法包括：离线数据库建立与在线监测，其中离线数据库建立部分分为离线预处理和离线处理，在线监测部分分为在线预处理和在线处理；所述离线预处理包括对预选图片数据库中每张人脸图像的各器官上标定41个特征点，各器官上特征点的连线用于描绘该器官的轮廓，存储各特征点的坐标，组合单一特征描述和组合特征描述，用于在线监测时，与未知人脸图像标注后所选取的相应的组合特征进行比较；所述离线处理包括将获得的数据库中所有图像组成的特征组合描述，采用基于记忆的动态加权核密度估计构建弱分类器；所述在线预处理包括对输入的每一张人脸图像样本，按离线数据库所选取的41个几何特征点的位置进行人工标定，存储每个点的坐标值，进行单一特征描述和组合特征描述组合，作为查询向量；所述在线处理具体内容包括将输入图像的几何特征描述通过Adaboost算法进行集成学习，集成各弱分类器为强分类器进行分类，获得与查询向量所描述的人脸图像相应类别的类标号。