本發(fā)明涉及圖像處理與安檢
技術(shù)領(lǐng)域：
，特別是涉及一種人體性別自動識別方法及裝置。
背景技術(shù)：
：毫米波在傳播過程中具有一定穿透性。通過毫米波成像技術(shù)，能夠?qū)Ρ粧呙枞梭w獲得衣物遮擋下物體成像結(jié)果圖像；因此可以基于毫米波成像結(jié)果對被檢測者性別進行識別；如果在檢測過程中，直接通過安檢操作人員肉眼觀察的方式來完成可疑危險物體的檢測，在人力、財力及時間上的消耗是巨大的。而傳統(tǒng)的性別識別方法：一方面，主要是針對可見光圖像數(shù)據(jù)；另一方面，針對毫米波圖像中人體性別識別方法多采用單一的特征信息(如灰度方差信息)進行分類識別。在實現(xiàn)過程中，發(fā)明人發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)技術(shù)中至少存在如下問題：1)毫米波圖像與可見光圖像成像機理有著本質(zhì)的區(qū)別，毫米波圖像灰度層次低，清晰度低，且受相干斑乘性噪聲的影響?？梢姽鈭D像中的模式識別方法在毫米波圖像中不能直接適用，計算效率低；2)不同性別毫米波圖像在特征表現(xiàn)上存在多種形式，灰度方差信息僅僅為其中一種可能的區(qū)別不同性別的特征信息，因此，基于單一的特征檢測方法并不能滿足毫米波安檢系統(tǒng)中性別自動識別的需求，易導(dǎo)致識別準(zhǔn)確率低。技術(shù)實現(xiàn)要素：基于此，有必要針對傳統(tǒng)性別識別方法計算效率和識別準(zhǔn)確率低的問題，提供一種人體性別自動識別方法及裝置。為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明技術(shù)方案的實施例為：一方面，提供了一種人體性別自動識別方法，包括以下步驟：獲取當(dāng)前待識別的毫米波灰度圖像，根據(jù)預(yù)設(shè)的身體比例，確定毫米波灰度圖像中人體的性別部位區(qū)域位置；性別部位區(qū)域位置包括胸部區(qū)域位置和襠部區(qū)域位置；提取性別部位區(qū)域位置對應(yīng)的區(qū)域子圖像；對區(qū)域子圖像進行尺度歸一化，得到歸一化后的區(qū)域子圖像；對歸一化后的區(qū)域子圖像進行特征信息提取，得到歸一化后的區(qū)域子圖像的特征信息；特征信息包括胸部區(qū)域位置的形狀特征信息和胸部區(qū)域特征信息、襠部區(qū)域位置的灰度方差信息和襠部區(qū)域特征信息；通過與特征信息對應(yīng)的各預(yù)設(shè)分類器，根據(jù)特征距離的大小排序，對毫米波灰度圖像進行識別，并分別輸出結(jié)果；特征距離為特征信息與對應(yīng)的預(yù)設(shè)分類器的特征信息的距離；對輸出結(jié)果進行集成，得到毫米波灰度圖像的分類識別結(jié)果。另一方面，提供了一種人體性別自動識別裝置，包括：確定區(qū)域位置單元，用于獲取當(dāng)前待識別的毫米波灰度圖像，根據(jù)預(yù)設(shè)的身體比例，確定毫米波灰度圖像中人體的性別部位區(qū)域位置；性別部位區(qū)域位置包括胸部區(qū)域位置和襠部區(qū)域位置；提取子圖像單元，用于提取性別部位區(qū)域位置對應(yīng)的區(qū)域子圖像；歸一化處理單元，用于對區(qū)域子圖像進行尺度歸一化，得到歸一化后的區(qū)域子圖像；特征信息提取單元，用于對歸一化后的區(qū)域子圖像進行特征信息提取，得到歸一化后的區(qū)域子圖像的特征信息；特征信息包括胸部區(qū)域位置的形狀特征信息和胸部區(qū)域特征信息、襠部區(qū)域位置的灰度方差信息和襠部區(qū)域特征信息；分類單元，用于通過與特征信息對應(yīng)的各預(yù)設(shè)分類器，根據(jù)特征距離的大小排序，對毫米波灰度圖像進行識別，并分別輸出結(jié)果；特征距離為特征信息與對應(yīng)的預(yù)設(shè)分類器的特征信息的距離；識別單元，用于對輸出結(jié)果進行集成，得到毫米波灰度圖像的分類識別結(jié)果。上述技術(shù)方案具有如下有益效果：本發(fā)明人體性別自動識別方法及裝置，為實現(xiàn)毫米波圖像中人體性別自動識別達到較高的識別準(zhǔn)確率，針對不同性別的人體毫米波圖像成像結(jié)果表現(xiàn)出的不同特點，對毫米波圖像的內(nèi)容信息進行分析，提取不同的特征信息采用多個分類器集成對性別進行識別，實現(xiàn)了毫米波圖像的人體性別自動識別。本發(fā)明能有效適用于真實的毫米波安檢系統(tǒng)中，具有較高的識別率和計算效率，解決了毫米波安檢系統(tǒng)中對針對不同性別的人體采取不同方式的隱私保護和檢測方法的問題。附圖說明圖1為本發(fā)明人體性別自動識別方法實施例1的流程示意圖；圖2為本發(fā)明人體性別自動識別方法實施例2的流程示意圖；圖3為本發(fā)明人體性別自動識別方法男性和女性輸入圖像示例圖；圖4為本發(fā)明人體性別自動識別方法分別提取男性胸部和襠部區(qū)域子圖像并進行尺度歸一化后圖像示例圖；圖5為本發(fā)明人體性別自動識別方法分別提取女性胸部和襠部區(qū)域子圖像并進行尺度歸一化后圖像示例圖；圖6為本發(fā)明人體性別自動識別裝置實施例1的結(jié)構(gòu)示意圖。具體實施方式為了便于理解本發(fā)明，下面將參照相關(guān)附圖對本發(fā)明進行更全面的描述。附圖中給出了本發(fā)明的首選實施例。但是，本發(fā)明可以以許多不同的形式來實現(xiàn)，并不限于本文所描述的實施例。相反地，提供這些實施例的目的是使對本發(fā)明的公開內(nèi)容更加透徹全面。除非另有定義，本文所使用的所有的技術(shù)和科學(xué)術(shù)語與屬于本發(fā)明的
技術(shù)領(lǐng)域：
的技術(shù)人員通常理解的含義相同。本文中在本發(fā)明的說明書中所使用的術(shù)語只是為了描述具體的實施例的目的，不是旨在于限制本發(fā)明。本文所使用的術(shù)語“及/或”包括一個或多個相關(guān)的所列項目的任意的和所有的組合。本發(fā)明人體性別自動識別方法實施例1：為了解決傳統(tǒng)性別識別方法計算效率和識別準(zhǔn)確率低的問題，本發(fā)明提供了一種人體性別自動識別方法實施例1；圖1為本發(fā)明人體性別自動識別方法實施例1的流程示意圖；如圖1所示，可以包括以下步驟：步驟S110：獲取當(dāng)前待識別的毫米波灰度圖像，根據(jù)預(yù)設(shè)的身體比例，確定毫米波灰度圖像中人體的性別部位區(qū)域位置；性別部位區(qū)域位置包括胸部區(qū)域位置和襠部區(qū)域位置；步驟S120：提取性別部位區(qū)域位置對應(yīng)的區(qū)域子圖像；步驟S130：對區(qū)域子圖像進行尺度歸一化，得到歸一化后的區(qū)域子圖像；步驟S140：對歸一化后的區(qū)域子圖像進行特征信息提取，得到歸一化后的區(qū)域子圖像的特征信息；特征信息包括胸部區(qū)域位置的形狀特征信息和胸部區(qū)域特征信息、襠部區(qū)域位置的灰度方差信息和襠部區(qū)域特征信息；步驟S150：通過與特征信息對應(yīng)的各預(yù)設(shè)分類器，根據(jù)特征距離的大小排序，對毫米波灰度圖像進行識別，并分別輸出結(jié)果；特征距離為特征信息與對應(yīng)的預(yù)設(shè)分類器的特征信息的距離；步驟S160：對輸出結(jié)果進行集成，得到毫米波灰度圖像的分類識別結(jié)果。具體而言，本發(fā)明的發(fā)明人經(jīng)過大量試驗發(fā)現(xiàn)：不同性別的人體毫米波圖像，在胸部區(qū)域子圖像中，女性胸部子圖像表現(xiàn)出明顯的形狀特征，而男性胸部子圖像表現(xiàn)為較平緩的灰度；在襠部區(qū)域子圖像中，男性襠部子圖像表現(xiàn)為更大的灰度方差，而女性襠部子圖像表現(xiàn)出更為平滑的灰度；在胸部和襠部區(qū)域子圖像中，男性和女性在不同的小區(qū)域內(nèi)表現(xiàn)為不同的灰度信息。本發(fā)明為了提高人體性別識別的準(zhǔn)確性，對輸入毫米波圖像根據(jù)身體比例確定人體胸部和襠部區(qū)域的位置，然后分別提取出胸部區(qū)域子圖像和襠部區(qū)域子圖像并分別進行尺度歸一化；針對歸一化后的胸部子圖像進行形狀特征信息和haar-like特征信息的提取，襠部子圖像進行haar-like特征信息和灰度方差信息的提?。会槍π夭繀^(qū)域子圖像提取其形狀特征信息，訓(xùn)練一個分類器；針對襠部區(qū)域子圖像提取其灰度方差信息，訓(xùn)練一個分類器；針對胸部區(qū)域子圖像和襠部區(qū)域子圖像分別提取其haar-like特征信息，訓(xùn)練一個分類器；最后將三個分類器進行集成判斷，完成人體毫米波圖像人體性別的自動識別。在一個具體的實施例中，步驟S110可以包括：根據(jù)分割閾值T，基于以下公式獲得毫米波灰度圖像的二值圖像Ib：Ib(x,y)={255I(x,y)≥T0I(x,y)<T,1≤x≤X,1≤y≤Y]]>X為毫米波灰度圖像的行數(shù)目；Y為毫米波灰度圖像的列數(shù)目；基于以下公式對Ib(x,y)中分割出的人體區(qū)域在y方向構(gòu)建空間分布直方圖向量Hy：Hy(y)=Σxδ(Ib(x,y)=255)]]>其中，δ表示迪克拉δ函數(shù)；x表示行坐標(biāo)；y表示列坐標(biāo)；基于以下公式對直方圖向量Hy進行平滑處理：Hy(y)=Hy(y)y<2(Hy(y-1)+Hy(y)+Hy(y+1))/32≤y≤Y-1Hy(y)y>Y-1]]>對y方向直方圖向量Hy進行迭代運算，得到人體垂直中位線所在列；以人體垂直中位線所在列的中間行為基準(zhǔn)，對二值圖像Ib中位線所在列的左右像素進行統(tǒng)計，獲取人體頭頂所在的行xt和人體腳底所在的行xf；根據(jù)人體頭頂所在的行xt和人體腳底所在的行xf，確定人體身高He＝xf-xt；根據(jù)預(yù)設(shè)的身體比例，基于以下公式計算胸部起始行xch＝xf-He*Rch，襠部起始行xcr＝xf-He*Rcr；其中Rch為統(tǒng)計意義上胸部與身高的比例，Rcr為統(tǒng)計意義上襠部與身高的比例。在一個具體的實施例中，對y方向直方圖向量Hy進行迭代運算，得到人體垂直中位線所在列的步驟可以包括：基于以下公式，在y方向空間分布直方圖向量Hy中設(shè)定初始中心點位置值yt(0)=(min(y)+max(y))/2;]]>基于以下公式，分別計算空間分布位置低于的集合Y1與空間分布位置高于的集合Y2的空間分布均值和μY1(n)=Σy<yt(n-1)yHy(y)Σy<yt(n-1)Hy(y),μY2(n)=Σy>yt(n-1)yHy(y)Σy>yt(n-1)Hy(y);]]>令在時停止迭代，獲取人體中位線所在列的位置在一個具體的實施例中，步驟S130中獲取形狀特征信息的步驟可以包括：根據(jù)邊緣檢測算法，得到提取歸一化后的區(qū)域子圖像的邊緣曲線，基于邊緣曲線上點的曲率，獲取形狀特征信息；步驟S130中獲取灰度方差信息的步驟可以包括：對歸一化后的區(qū)域子圖像進行灰度方差計算處理，獲取灰度方差信息。在一個具體的實施例中，胸部區(qū)域特征信息包括胸部區(qū)域haar-like特征信息；襠部區(qū)域特征信息包括襠部區(qū)域haar-like特征信息。具體而言，即可以針對歸一化后胸部子圖像Ich使用Canny邊緣檢測算法得到歸一化后胸部子圖像邊緣曲線ech＝[e1,…,ei,…,en]，再對邊緣線各點ei進行SVD(矩陣奇異值分解)分解估計出其切線方向，則鄰近點切線方向的改變量對其之間歐式距離的比值可近似認(rèn)為是該點的曲率大小，進一步構(gòu)成胸部子圖像的形狀特征信息Ech；針對歸一化后胸部子圖像Ich和襠部子圖像Icr分別提取其haar-like特征信息Fch和Fcr；針對歸一化后襠部子圖像Icr計算其灰度方差Tcr。在一個具體的實施例中，步驟S160可以包括：根據(jù)輸出結(jié)果和各分類器的權(quán)重，對毫米波灰度圖像進行歸類，獲取分類識別結(jié)果。具體而言，針對上述步驟訓(xùn)練出的分類器，對每個分類器根據(jù)分類器準(zhǔn)確率來設(shè)定一個各自的權(quán)重，若多個分類器識別的結(jié)果更接近于哪一類，則將當(dāng)前待識別圖像歸屬于該類。本發(fā)明人體性別自動識別方法實施例2：為了解決傳統(tǒng)性別識別方法計算效率和識別準(zhǔn)確率低的問題，本發(fā)明還提供了一種人體性別自動識別方法實施例2；圖2為本發(fā)明人體性別自動識別方法實施例2的流程示意圖；如圖2所示，可以包括以下步驟：a)輸入包含人體毫米波探測結(jié)果的毫米波灰度圖像I；圖3為本發(fā)明人體性別自動識別方法男性(圖左)和女性(圖右)輸入圖像示例圖；b)對毫米波灰度圖像I根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)的身體比例確定胸部和襠部區(qū)域位置；步驟b)可以包括如下子步驟：b1)通過分割閾值T，獲得二值化圖像Ib：將毫米波灰度圖像I中灰度值高于T的像素區(qū)域被認(rèn)為人體區(qū)域，灰度值設(shè)為255，其余位置被認(rèn)為背景區(qū)域，設(shè)置為0：Ib(x,y)={255I(x,y)≥T0I(x,y)<T,1≤x≤X,1≤y≤Y]]>矩陣Ib的行數(shù)、列數(shù)分別與毫米波灰度圖像I的行、列數(shù)目相等，且X和Y分別為I的行和列數(shù)目；其中，對圖像進行二值化，就是使得目標(biāo)為白色(灰度表現(xiàn)為255)，背景為黑色(灰度表現(xiàn)為0)。b2)對Ib(x,y)中分割出的人體區(qū)域在y方向構(gòu)建空間分布直方圖向量Hy：Hy(y)=Σxδ(Ib(x,y)=255)]]>其中，δ表示迪克拉δ函數(shù)；x表示行坐標(biāo)；y表示列坐標(biāo)；b3)對直方圖向量Hy進行平滑處理，平滑尺度為3(平滑尺度即一個平滑窗口大小)：Hy(y)=Hy(y)y<2(Hy(y-1)+Hy(y)+Hy(y+1))/32≤y≤Y-1Hy(y)y>Y-1]]>b4)對y方向直方圖向量Hy進行迭代運算，求取人體垂直中位線所在列；b5)以步驟b4)獲得的人體垂直中位線所在列的中間行為基準(zhǔn)，對二值圖像Ib自下而上對中位線所在列的左右像素進行統(tǒng)計，若灰度值為255的像素數(shù)小于設(shè)定的閾值Tt，則將該行標(biāo)記為頭頂所在的行xt；b6)根據(jù)設(shè)定的搜索范圍x∈[X-TF,X]，y∈[0,Y]，其中，TF為根據(jù)經(jīng)驗設(shè)定的一個腳底行與圖像行數(shù)距離范圍，對二值圖像Ib自上而下進行像素統(tǒng)計，若灰度值為255的像素數(shù)小于設(shè)定的閾值Tf，則將該行標(biāo)記為腳底所在的行xf；b7)根據(jù)步驟b5)和步驟b6)確定的頭頂所在行和腳底所在行確定人體身高He＝xf-xt，并進一步由人體比例分別計算胸部起始行為xch＝xf-He*Rch，襠部起始行為xcr＝xf-He*Rcr，其中Rch為統(tǒng)計意義上胸部與身高的比例，Rcr為統(tǒng)計意義上襠部與身高的比例。步驟b4)可以包括如下子步驟：b4-1)在y方向空間分布直方圖向量Hy中設(shè)定初始中心點位置值yt(0)=(min(y)+max(y))/2;]]>b4-2)分別計算空間分布位置低于的集合Y1與空間分布位置高于的集合Y2的空間分布均值和μY1(n)=Σy<yt(n-1)yHy(y)Σy<yt(n-1)Hy(y),μY2(n)=Σy>yt(n-1)yHy(y)Σy>yt(n-1)Hy(y);]]>b4-3)令若則停止迭代，此時即為人體中位線所在位置，否則返回步驟b4-2)繼續(xù)迭代；c)對毫米波灰度圖像I，分別提取其胸部和襠部區(qū)域子圖像Ich和Icr；步驟c)可以包括如下子步驟：c1)設(shè)定胸部搜索范圍x∈[xch,He*Rch]，y∈[yt-He*Wch，yt+He*Wch]，對胸部區(qū)域圖像進行提取，獲得胸部區(qū)域子圖像Ich，其中Wch為統(tǒng)計意義上胸部寬度與身高的比例；c2)設(shè)定襠部搜索范圍x∈[xcr,He*Rcr]，y∈[yt-He*Wcr，yt+He*Wcr]，對襠部區(qū)域圖像進行提取，獲得襠部區(qū)域子圖像Icr，其中Wcr為統(tǒng)計意義上襠部寬度與身高的比例。d)分別對胸部和襠部區(qū)域子圖像Ich和Icr進行尺度歸一化，分別獲得歸一化后的胸部和襠部子圖像Ich′和Icr′；步驟d)可以包括如下子步驟：d1)將胸部子圖像Ich映射到一個大小為Xch*Ych的獨立空間，獲得新的胸部子圖像Ich′；d2)將襠部子圖像Icr映射到一個大小為Xcr*Ycr的獨立空間，獲得新的襠部子圖像Icr′；其中，圖4為本發(fā)明人體性別自動識別方法分別提取男性胸部和襠部區(qū)域子圖像并進行尺度歸一化后圖像示例圖；圖5為本發(fā)明人體性別自動識別方法分別提取女性胸部和襠部區(qū)域子圖像并進行尺度歸一化后圖像示例圖。e)針對歸一化后的胸部子圖像Ich′提取其形狀特征信息和haar-like特征信息，針對歸一化后的襠部子圖像Icr′提取其灰度方差信息和haar-like特征信息；步驟e)可以包括如下子步驟：e1)針對歸一化后胸部子圖像Ich使用Canny邊緣檢測算法得到歸一化后胸部子圖像邊緣曲線ech＝[e1,…,ei,…,en]，再對邊緣線各點ei進行SVD分解估計出其切線方向，則鄰近點切線方向的改變量對其之間歐式距離的比值可近似認(rèn)為是該點的曲率大小，進一步構(gòu)成胸部子圖像的形狀特征信息Ech；e2)針對歸一化后胸部子圖像Ich和襠部子圖像Icr分別提取其haar-like特征信息Fch和Fcr；e3)針對歸一化后襠部子圖像Icr計算其灰度方差Tcr。f)針對歸一化后的胸部子圖像Ich′提取的形狀特征信息訓(xùn)練分類器S1，針對歸一化后的胸部子圖像Ich′提取的haar-like特征信息訓(xùn)練分類器S2，針對歸一化后的襠部子圖像Icr′提取的haar-like特征信息訓(xùn)練分類器S3，針對歸一化后的襠部子圖像Icr′提取的灰度方差信息訓(xùn)練分類器S4；步驟f)可以包括如下子步驟：f1)在毫米波圖像庫中分別隨機選取N幀男性圖像和N幀女性圖像作為訓(xùn)練樣本，N為小于樣本庫中男性圖像數(shù)量和女性圖像數(shù)量中的較小者的整數(shù)；f2)分別對N幀男性圖像和N幀女性圖像按照步驟b)-e)提取其胸部子圖像的形狀特征信息，胸部子圖像和襠部子圖像的haar-like特征信息，襠部子圖像的方差信息；f3)針對N幀男性圖像和N幀女性圖像胸部子圖像形狀特征信息，訓(xùn)練分類器S1，將待識別圖像形狀特征信息與N幀男性圖像和N幀女性圖像形狀特征信息的N個距離按從小到大進行排序，則當(dāng)前待識別圖像與距離其最近的圖像屬于同一類；f4)針對N幀男性圖像和N幀女性圖像胸部子圖像和襠部子圖像haar-like特征信息，分別訓(xùn)練分類器S2和S3，將待識別圖像胸部子圖像和襠部子圖像的haar-like特征信息分別與N幀男性圖像和N幀女性圖像胸部子圖像和襠部子圖像haar-like特征信息的N個距離分別按從小到大進行排序，則當(dāng)前待識別圖像與距離其最近的圖像屬于同一類；f5)針對N幀男性圖像和N幀女性圖像襠部子圖像灰度方差信息，訓(xùn)練分類器S4，將待識別圖像灰度方差信息與N幀男性圖像和N幀女性圖像灰度方差信息的N個距離按從小到大進行排序，則當(dāng)前待識別圖像與距離其最近的圖像屬于同一類；步驟g)包括如下子步驟：針對步驟f)訓(xùn)練出的分類器S1，S2，S3和S4，對每個分類器根據(jù)分類器準(zhǔn)確率來設(shè)定各自的權(quán)重，若多個分類器識別的結(jié)果更接近于哪一類，則將當(dāng)前待識別圖像歸屬于該類。其中，步驟b1)中涉及的灰度分割閾值算法為通過自動閾值分割算法，步驟e2)中涉及的haar-like特征提取算法，以及步驟g)中涉及的根據(jù)分類器準(zhǔn)確率來設(shè)定權(quán)重的方法，屬于本領(lǐng)域當(dāng)中公知技術(shù)，在此不再贅述。本發(fā)明相對傳統(tǒng)人體性別自動識別方法具有以下突出的優(yōu)點：(1)本發(fā)明針對不同性別人體毫米波圖像中胸部和襠部區(qū)域子圖像呈現(xiàn)出不同的差異特征，采取不同的特征提取方式，而非單純地依靠灰度方差進行識別，從而使得本發(fā)明有效地提高了識別的準(zhǔn)確度，同時在實時性上也能得到保證。(2)本發(fā)明采用多個分類器集成的方式，降低了單一分類器分類識別結(jié)果存在一定的誤判率。本發(fā)明人體性別自動識別裝置實施例1：基于以上人體性別自動識別方法的技術(shù)思想，同時為了解決傳統(tǒng)性別識別方法計算效率和識別準(zhǔn)確率低的問題，本發(fā)明還提供了一種人體性別自動識別裝置實施例1；圖6為本發(fā)明人體性別自動識別裝置實施例1的結(jié)構(gòu)示意圖；如圖6所示，可以包括：確定區(qū)域位置單元610，用于獲取當(dāng)前待識別的毫米波灰度圖像，根據(jù)預(yù)設(shè)的身體比例，確定毫米波灰度圖像中人體的性別部位區(qū)域位置；性別部位區(qū)域位置包括胸部區(qū)域位置和襠部區(qū)域位置；提取子圖像單元620，用于提取性別部位區(qū)域位置對應(yīng)的區(qū)域子圖像；歸一化處理單元630，用于對區(qū)域子圖像進行尺度歸一化，得到歸一化后的區(qū)域子圖像；特征信息提取單元640，用于對歸一化后的區(qū)域子圖像進行特征信息提取，得到歸一化后的區(qū)域子圖像的特征信息；特征信息包括胸部區(qū)域位置的形狀特征信息和胸部區(qū)域特征信息、襠部區(qū)域位置的灰度方差信息和襠部區(qū)域特征信息；分類單元650，用于通過預(yù)設(shè)的各分類器基于對應(yīng)的特征信息對毫米波灰度圖像進行識別，并分別輸出結(jié)果；分類器為基于毫米波圖像數(shù)據(jù)庫中訓(xùn)練樣本對應(yīng)的特征信息經(jīng)訓(xùn)練得到的；識別單元660，用于對輸出結(jié)果進行集成，得到毫米波灰度圖像的分類識別結(jié)果。在一個具體的實施例中，特征信息提取單元640包括：胸部特征提取模塊642，用于提取胸部區(qū)域特征信息，并根據(jù)邊緣檢測算法，得到提取歸一化后的區(qū)域子圖像的邊緣曲線，基于邊緣曲線上點的曲率，獲取形狀特征信息；襠部特征提取模塊644，用于提取襠部區(qū)域特征信息，并對歸一化后的區(qū)域子圖像進行灰度方差計算處理，獲取灰度方差信息。在一個具體的實施例中，胸部區(qū)域特征信息包括胸部區(qū)域haar-like特征信息；襠部區(qū)域特征信息包括襠部區(qū)域haar-like特征信息。在一個具體的實施例中，識別單元660，用于根據(jù)輸出結(jié)果和各分類器的權(quán)重，對毫米波灰度圖像進行歸類，獲取分類識別結(jié)果。本發(fā)明人體性別自動識別裝置實施例1，為實現(xiàn)毫米波圖像中人體性別自動識別達到較高的識別準(zhǔn)確率，針對不同性別的人體毫米波圖像成像結(jié)果表現(xiàn)出的不同特點，對毫米波圖像的內(nèi)容信息進行分析，提取不同的特征信息采用多個分類器集成對性別進行識別，實現(xiàn)了毫米波圖像的人體性別自動識別。本發(fā)明能有效適用于真實的毫米波安檢系統(tǒng)中，具有較高的識別率和計算效率，解決了毫米波安檢系統(tǒng)中對針對不同性別的人體采取不同方式的隱私保護和檢測方法的問題。以上所述實施例的各技術(shù)特征可以進行任意的組合，為使描述簡潔，未對上述實施例中的各個技術(shù)特征所有可能的組合都進行描述，然而，只要這些技術(shù)特征的組合不存在矛盾，都應(yīng)當(dāng)認(rèn)為是本說明書記載的范圍。以上所述實施例僅表達了本發(fā)明的幾種實施方式，其描述較為具體和詳細，但并不能因此而理解為對發(fā)明專利范圍的限制。應(yīng)當(dāng)指出的是，對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可以做出若干變形和改進，這些都屬于本發(fā)明的保護范圍。因此，本發(fā)明專利的保護范圍應(yīng)以所附權(quán)利要求為準(zhǔn)。當(dāng)前第1頁1 2 3