Facial gender recognition, deferent approaches
محل انتشار: مجله علمی مروری، دوره: 4، شماره: 11
سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 21
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_SJR-4-11_001
تاریخ نمایه سازی: 7 اسفند 1402
چکیده مقاله:
Gender recognition is one of the most interesting problems in face processing. Gender recognition can be used as a preprocessing phase in many applications. In this work we compare different approaches for gender recognition task, in accuracy and generalizing. First we use principle component analysis (PCA) and discrete cosine transformation (DCT), for feature extraction and dimension reduction. Additionally we used Bayesian approach and support vector machine (SVM) too. Finally, we compare these approaches in accuracy and generalizing.Gender recognition is one of the most interesting problems in face processing. Gender recognition can be used as a preprocessing phase in many applications. In this work we compare different approaches for gender recognition task, in accuracy and generalizing. First we use principle component analysis (PCA) and discrete cosine transformation (DCT), for feature extraction and dimension reduction. Additionally we used Bayesian approach and support vector machine (SVM) too. Finally, we compare these approaches in accuracy and generalizing.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
F. Yaghmaee
Faculty of Electerical and Computer Engineering, Semnan, Iran
R. Khammari
Faculty of Electerical and Computer Engineering, Semnan, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :