文献

J-GLOBAL ID：201702217036420694   整理番号：17A0827466

性別分類のためのDWTとDCTのハイブリダイゼーションを用いた特徴抽出法【Powered by NICT】

Feature extraction technique using hybridization of DWT and DCT for gender classification

著者 (2件)： Goel Anjali (University School of Information & Communication Technology, Guru Gobind Singh Indraprastha University, Sector-16C, Dwarka, New Delhi-110078) ,  Vishwakarma Virendra P. (University School of Information & Communication Technology, Guru Gobind Singh Indraprastha University, Sector-16C, Dwarka, New Delhi-110078)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IC3  ページ： 1-6  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,性別分類のための特徴ベクトルを構築するためのロバストな技法を提案した。離散余弦変換を用いた連結に使用される特徴ベクトルを形成する離散ウェーブレット変換。最初に,画像に適用した画像の近似係数を得ることであるマルチレベル離散ウェーブレット変換。得られた近似画像に対して計算した離散余弦変換。DWTとDCTのハイブリダイゼーションは特徴ベクトルサイズを有意に減少させた。この特徴ベクトルを用いた入力として,SVMは画像を分類した。二重交差検証データセットを用いたSVM最適パラメータを学習する。三つの異なるデータベースすなわちAT@T,Faces94とGeorgia Techデータベースの顔画像は,性別分類のための提案した方法の効率を評価するのに使用される。結果は,提案した技術は,他の最新技術と比較して優れていることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： データベース ,  ロバスト性 ,  近似法 ,  顔画像 ,  DCT【変換】 ,  *特徴抽出 ,  画像
準シソーラス用語： 最適パラメータ ,  マルチレベル ,  離散ウェーブレット変換 ,  特徴ベクトル ,  *性別分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 性別分類 ,  DWT ,  DCT ,  ハイブリダイゼーション ,  特徴抽出法