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J-GLOBAL ID：202002282054088176   整理番号：20A0964668

局所二値および非二値記述子を用いた小児顔画像からのSVMに基づく性別分類【JST・京大機械翻訳】

A SVM based Gender Classification from Children Facial Images using Local Binary and Non-Binary Descriptors

著者 (3件)： Venugopal Anand (Amrita School of Arts & Sciences Amrita Vishwa Vidyapeetham,Department of Computer Science & IT,Kochi,India) ,  V Yadukrishnan O (Amrita School of Arts & Sciences Amrita Vishwa Vidyapeetham,Department of Computer Science & IT,Kochi,India) ,  T Remya Nair (Amrita School of Arts & Sciences Amrita Vishwa Vidyapeetham,Department of Computer Science & IT,Kochi,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICCMC  ページ： 631-634  発行年： 2020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： 性別は個体間の相互作用の中で重要な成分である。一般的に,顔認識システムにおいて,局所記述子は,光やシェード,姿勢などのような画像の動的条件においてより魅力的な結果を得るための特徴の記述子として広く使用されている。人間の顔の複雑な特性は,性別,表情,年齢,民族起源などである。本論文では,局所二値パターン(LBP),ヒストグラム指向勾配(HOG)局所方向パターン(LDP)のような様々な方法を用いて,6~8年の間のkidの性別を予測するための挑戦を行い,SVMサポートベクトルマシンを,3つのカーネル関数を含む性を定義するのに利用した。指数関数結果は,HOGとSVM線形カーネルの組合せが,96.66パーセントの精度で約60の画像を作り出したCFID上でより良く実行されることを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  指数関数 ,  日よけ ,  線形性 ,  子供 ,  表情 ,  ヒストグラム ,  民族 ,  *顔画像 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： Kernel関数 ,  顔貌認識 ,  性別分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 二値 ,  記述子 ,  小児 ,  顔画像 ,  SVM ,  性別分類