Lidská tvář obsahuje řadu informací pro adaptivní sociálních interakcí mezi lidmi. Ve skutečnosti, jednotlivci jsou schopny zpracovat tvář různými způsoby kategorizace ji totožnosti, spolu s řadou dalších demografických charakteristikách, jako je pohlaví, národnost, a věku. Zejména, rozpoznávat lidské pohlaví je důležité, protože lidé reagují různě v závislosti na pohlaví. Kromě toho, úspěšné klasifikace pohlaví přístup může zvýšit výkon mnoho jiných aplikací, včetně osob uznání a inteligentní člověk-rozhraní počítače.
Vyvinuli jsme algoritmus pro rozpoznávání na základě pohlaví na AdaBoost algoritmu. Zvýšení bylo navrženo, aby se zlepšila přesnost daný algoritmus učení. V Zvýšení jeden obecně vytváří klasifikátor s přesností na školení nastavit větší, než je průměrný výkon, a pak se přidává nové komponenty číselníky tvořit celek, jehož společné rozhodnutí pravidlo má libovolně vysokou přesnost na trénovací množině. V takovém případě říkáme, že výkon klasifikace byla "posílen". V přehledu jsou technika vlaků po sobě jdoucí komponenta classifiers s podmnožinou celého vzdělávacího data, která je "nejvíce informativní" vzhledem k současné soubor klasifikátorů komponent. AdaBoost (Adaptive Posílení) je typický příklad Podpora vzdělávání. V AdaBoost, každý trénink vzor je přiřazena váha, která určuje její pravděpodobnost, že budou vybrány pro některé jednotlivé komponenty třídiče. Obecně platí, že jedna inicializuje váhy přes tréninkové množiny uniformní. V procesu učení, pokud trénink vzorec byl přesně zařazen, pak jeho šance být znovu použity v následném komponent třídiče se sníží; Naopak, v případě, že vzorek není přesně klasifikován, pak jeho šance dalším použitím se zvyšuje.
Kód byl testován s Face Database Stanford Medical Student dosažení vynikající rychlost rozpoznávání 89,61% (200 žen a 200 obrázky mužské obrazy, 90% používá pro výcvik a 10% používá pro testování, proto tam jsou 360 obrázků školení a 40 Testovací obrazy celkem náhodně vybraných a nedocházelo k překrývání existuje mezi vzdělávacími a testovací snímky).
Všeobecné:. Matlab, zdroj, kód, genderové, rozpoznávání, identifikace, AdaBoost, muž, žena
Požadavky na :
Matlab
Komentáře nebyl nalezen