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J-GLOBAL ID：201702215069238644   整理番号：17A1733190

SURFに基づくBoW法を用いた顔画像からの性別認識システム【Powered by NICT】

A gender recognition system from facial images using SURF based BoW method

著者 (2件)： Hatipoglu Bahar (Department of Computer Engineering, Karadeniz Technical University, Trabzon, Turkiye) ,  Kose Cemal (Department of Computer Engineering, Karadeniz Technical University, Trabzon, Turkiye)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： UBMK  ページ： 989-993  発行年： 2017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： 顔画像からの性別認識は,コンピュータビジョン,セキュリティ,言語非言語的コミュニケーションとヒューマン・コンピュータ・インタラクション応用今日の挑戦的な研究問題の一つとなっている。顔画像は,計算機支援応用における性別,顔表情,年齢,民族起源のような多くの情報を含んでいるので,性別認識の成功率は,顔画像の品質に依存する。本論文では,以前の研究とは異なり,ビジュアル語のバッグ(BoW)およびサポートベクトルマシン(SVM)アルゴリズムの高速化ロバスト特徴(SURF)ベースの袋を組み合わせた新しい性別認識法を提案した。法は,提案した方法の効率を見るために3560試料と現代の性別認識FERETデータセットからの現実的な前頭葉,左と右顔画像で試験した。実験を行いその結果,提案手法では,FERETデータベース上で良好な性別認識性能を得ることができ,左と右顔画像の精度レベルは前頭の平均精度レベルより少し低いことを示した。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： 言語 ,  *顔画像 ,  データベース ,  サポートベクトルマシン ,  高速化 ,  コンピュータビジョン ,  アルゴリズム ,  民族 ,  ロバスト性 ,  セキュリティ ,  品質
準シソーラス用語： 成功率 ,  顔表情 ,  ヒューマンコンピュータインタラクション ,  *性別 , 【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 (2件)： 顔画像 ,  性別