Sistema de Reconhecimento de Gênero

Fornecer sistema de reconhecimento de gênero para Matlab.
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Sistema de Reconhecimento de Gênero Classificação e resumo

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  • By Luigi Rosa
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  • Windows 2003, Windows Vista, Windows 98, Windows Me, Windows, Windows NT, Windows 2000, Windows 8, Windows Server 2008, Windows 7, Windows XP
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Sistema de Reconhecimento de Gênero Descrição

O rosto humano contém uma variedade de informações para as interações sociais adaptativas entre as pessoas. De fato, os indivíduos são capazes de processar um rosto de uma variedade de maneiras de categorizá-lo por sua identidade, juntamente com várias outras características demográficas, como gênero, etnia e idade. Em particular, reconhecendo o gênero humano é importante, uma vez que as pessoas respondem de maneira diferente de acordo com o gênero. Além disso, uma abordagem de classificação de gênero bem-sucedida pode impulsionar o desempenho de muitos outros aplicativos, incluindo reconhecimento de pessoas e interfaces inteligentes do computador humano. Desenvolvemos um algoritmo para reconhecimento de gênero com base no Algoritmo Adaboost. O impulso foi proposto para melhorar a precisão de qualquer algoritmo de aprendizado. Ao impulsionar, geralmente cria um classificador com precisão no conjunto de treinamento maior que um desempenho médio e, em seguida, adiciona novos classificadores de componentes para formar um conjunto cuja regra de decisão conjunta tem uma precisão arbitrariamente alta no conjunto de treinamento. Nesse caso, dizemos que o desempenho de classificação foi "impulsionado". Em visão geral, a técnica treina classificadores de componentes sucessivos com um subconjunto de todos os dados de treinamento que é "mais informativo", dado o atual conjunto de classificadores de componentes. AdaBoost (Adaptive Boosting) é uma instância típica de reforço de aprendizagem. No AdaBoost, cada padrão de treinamento é atribuído um peso que determina sua probabilidade de ser selecionado para algum classificador de componente individual. Geralmente, um inicializa os pesos em todo o conjunto de treinamento para ser uniforme. No processo de aprendizagem, se um padrão de treinamento tiver sido classificado com precisão, sua chance de ser usada novamente em um classificador de componente subseqüente é diminuída; Por outro lado, se o padrão não for classificado com precisão, sua chance de ser usada novamente é aumentada. O código foi testado com o banco de dados facial do Stanford Medical Student, atingindo uma excelente taxa de reconhecimento de 89,61% (200 imagens femininas e 200 imagens masculinas, 90% usadas para treinamento e 10% usadas para testes, há 360 imagens de treinamento e 40 imagens de treinamento e 40 no total selecionado aleatoriamente e não existe sobreposição entre as imagens de treinamento e teste). Termos de Índice: Matlab, Fonte, Código, Gênero, Reconhecimento, Identificação, Adaboost, Masculino, Feminino.


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