Классификация людей по изображению лица на основе сравнительных признаков

Предложен новый подход к классификации людей по изображению лица. Подход состоит из двух шагов. На первом шаге оценивается сходство между тестовым лицом и лицами из известной базы, для чего обучаются специальные классификаторы сравнительных признаков внешности. Сходство оценивается отдельно по каждому фрагменту лица, таким как рот, нос, глаза. В качестве признаков используются цвета, яркости, величины и направления градиента пикселов как по отдельности, так и в совокупности в виде гистограммы или параметров нормального распределения. На втором шаге выполняется классификация по искомой характеристике на основе посчитанного сходства с этими людьми. В качестве классификаторов используется метод опорных векторов с ядром RBF (Radial Basis Function). Предложенный алгоритм был протестирован на задаче гендерной классификации с использованием баз LFW (Labeled Faces in the Wild) и PubFig (Public Figures Face Database). Алгоритм показал точность классификации в 92,96%.