技术总结
本发明公开了一种基于集成卷积神经网络的性别识别方法，步骤如下：S1、首先随机组合形成若干个新的训练数据集，然后选取出M个经过上述新的训练数据集训练得到的卷积神经网络分类器作为基分类器；S2、获取待测人脸图像；S3、在测试时，将待测人脸图像分别输入步骤S1获取到的M个基分类器，然后融合M个基分类器输出的性别类别，获得最终的一个性别类别。本发明通过随机得到新的训练数据集训练得到的卷积神经网络分类器作为基分类器，然后将待测人脸图像输入至M个基分类器，最后融合M个基分类器输出的性别类别，获得最终的一个性别类别，具有识别准确率高、减少人脸图象的性别特征提取对人的依赖性以及应用广泛的优点。
技术研发人员：文贵华;吴泽银
受保护的技术使用者：华南理工大学
文档号码：201610592246
技术研发日：2016.07.25
技术公布日：2017.01.04