[发明专利]人脸识别的分类器获取方法和装置

摘要

本发明实施例提供一种人脸识别的分类器获取方法和装置，该方法包括：获取多个训练样本图像以及多个预设弱分类器组合，多个训练样本图像中包括干净样本图像和污染样本图像；采用蚁群算法，根据每个预设弱分类器组合对应的信息素，使每个训练样本图像选取所使用的预设弱分类器组合；其中，每个预设弱分类器组合对应的信息素与该预设弱分类器组合的分类精度和分类抗干扰能力相关；从多个预设弱分类器中选出具有最优分类精度和分类抗干扰能力的，和/或多个训练样本图像收敛于的预设弱分类器组合。通过采用蚁群算法选取分类器，且每条路径对应的信息素由对应弱分类器组合的分类性能决定，从而保证选择出的弱分类器组合具有最优分类性能。

主权项

1.一种人脸识别的分类器获取方法，其特征在于，包括：获取多个训练样本图像以及多个预设弱分类器组合，所述多个训练样本图像中包括干净样本图像和污染样本图像，其中，所述污染样本图像是指被错误标记的样本图像；采用蚁群算法，根据所述多个预设弱分类器组合中每个预设弱分类器组合对应的信息素，使所述多个训练样本图像中每个训练样本图像从所述多个预设弱分类器组合中选取所使用的预设弱分类器组合；其中，所述每个预设弱分类器组合对应的信息素与该预设弱分类器组合的分类精度和分类抗干扰能力相关；从所述多个预设弱分类器中选出具有最优分类精度和分类抗干扰能力的，和/或所述多个训练样本图像收敛于的预设弱分类器组合；其中，所述分类抗干扰能力用于表征正确识别出污染样本图像的能力；所述根据所述多个预设弱分类器组合中每个预设弱分类器组合对应的信息素，使所述多个训练样本图像中每个训练样本图像从所述多个预设弱分类器组合中选取所使用的预设弱分类器组合，包括：迭代执行如下过程，其中，迭代结束条件为迭代次数达到预设迭代次数或所述多个训练样本图像收敛于所述多个预设弱分类器组合中的一个：根据所述多个预设弱分类器组合中每个预设弱分类器组合当前对应的信息素和转移概率，使所述多个训练样本图像中每个训练样本图像从所述多个预设弱分类器组合中选取所使用的预设弱分类器组合；根据预设分类算法，获取所述每个训练样本图像对应的分类输出信息；根据所述分类输出信息确定所述每个预设弱分类器组合对应的分类精度值和分类抗干扰能力值；根据所述每个预设弱分类器组合对应的分类精度值和分类抗干扰能力值，更新所述每个预设弱分类器组合对应的信息素；根据更新后的信息素更新对应的转移概率，其中，所述转移概率用于反映了一组弱分类器组合累计迭代过程中信息素的浓度。