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是计算机视觉和模式识别领域中的热门研究课题之一，是一个大规模的
两类分类问题。基于图像的性别分类主要包含三个部分：1）对原始图像
进行人脸检测；2）对人脸面部图像进行特征提取；3）利用提取的人脸
面部特征向量和模式分类器对性别进行分类。本文集中研究了人脸检测
算法和人脸面部特征提取方法这两部分内容，并重点分析了我们提出的
新的特征提取方法在人脸性别分类问题上的分类性能。
本论文的创新成果包括：
1. 动态瀑布结构的人脸检测算法
本文提出了一种动态瀑布模型算法用来训练有效的人脸检测器。此
算法可以在超大规模的样本集上训练检测器，而且只需要很少的训练参
数。同时，动态瀑布模型算法可以采用并行分布式计算，因此在100亿的
样本集上训练一个人脸检测器，只需30台个人台式计算机和不超过8个小
时的训练时间。
2. 一种新的弱分类器—贝叶斯弱分类器
我们提出了一种新的弱分类器—贝叶斯弱分类器，来训练boost分
类器。利用这种分类器，我们可以使用较少的特征来获得更加稳定
的boost分类器。贝叶斯弱分类器通过将传统的二值断言型弱分类器扩展
为多路划分的决策树型弱分类器来达到最小化贝叶斯错误率的目标。
3. 使用多个特征集合的人脸检测器训练方法
如何减少运行时的计算消耗和增加检测的准确率是人脸检测领域的
两个最具挑战性的问题。为了解决这两个问题，我们通过在动态瀑布模
型中使用多种特征集合，同时优先使用计算复杂度低的特征集合。在本
文中，我们一共使用了三种特征集合：Haar-like特征，Gabor小波特征以
及局部边方向直方图特征。
4. 基于局部Gabor二值映射模式的特征提取方法
我们提出了一种新的特征提取方法—局部Gabor二值映射模式特征，
并将它应用于人脸性别分类问题。这个方法首先采用多方向、多尺度
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