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J-GLOBAL ID：201202228384595179   整理番号：12A0139044

現実世界の顔画像における性別分類のための局所バイナリパターンの学習

Learning local binary patterns for gender classification on real-world face images

著者 (1件)： SHAN Caifeng (Philips Res., Eindhoven, NLD)
資料名： Pattern Recognition Letters  (Pattern Recognition Letters)
巻： 33  号： 4  ページ： 431-437  発行年： 2012年03月 
JST資料番号： H0913A  ISSN： 0167-8655  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 性別認識は基本的な顔分析課題の一つである。多くの既存の研究は,管理条件下で獲得した顔画像に集中している。しかし,現実世界で応用するには,実生活の顔における性別分類を必要である。拘束されないシナリオにおける重要な外観変動のために,それは困難であるがやりがいがある。本稿で筆者らは,最近構築したデータベース,自然の標識付き顔(LFW)を用いて実生活の顔における性別認識を調査する。局所的バイナリーパターン(LBP)を用いて顔を記述し,そしてアーダブーストを用いて識別LBP特徴を選択する。筆者らは,ブーストLBP特徴のサポートベクトルマシン(SVM)を応用して94.81%の性能を獲得した。本研究で用いた公的データベースは今後のベンチマークや評価を可能にする。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： データベース ,  *顔画像 ,  *パターン認識 ,  *分類 ,  画像特性 ,  サポートベクトルマシン ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： SVM ,  *バイナリ画像 ,  画像特徴 ,  画像分類 ,  性別判定分析

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 現実 ,  世界 ,  顔画像 ,  性別分類 ,  バイナリ ,  学習