Cinsiyet Tanıma Sistemi MATLAB için cinsiyet tanıma sistemi sağlayın.
Şimdi İndirin

Cinsiyet Tanıma Sistemi Sıralama ve Özet

Cinsiyet Tanıma Sistemi Etiketler

Cinsiyet Tanıma Sistemi Açıklama

İnsan yüzü, insanlar arasında uyumlu sosyal etkileşimler için çeşitli bilgiler içermektedir. Aslında, bireyler, bir yüzü, cinsiyet, etnik köken ve yaş gibi bir dizi diğer demografik özelliklerle birlikte kimliğiyle kategorize etmek için çeşitli şekillerde bir yüzü işleyebilirler. Özellikle, insan cinsiyetini tanımak, insanlar cinsiyete göre farklı yanıt verdiğinden beri önemlidir. Ek olarak, başarılı bir cinsiyet sınıflandırma yaklaşımı, kişi tanınması ve akıllı insan-bilgisayar arayüzleri de dahil olmak üzere diğer birçok uygulamanın performansını artırabilir. Adaboost algoritmasına dayanan cinsiyet tanınması için bir algoritma geliştirdik. Boosting, verilen herhangi bir öğrenme algoritmasının doğruluğunu arttırmak için önerilmiştir. Birinin genel olarak, eğitimde ortalama bir performanstan daha büyük olan eğitimde doğruluğu olan bir sınıflandırıcı yaratır ve ardından ortak karar yönetimi eğitim setinde keyfi olarak yüksek hassasiyete sahip olan bir topluluk oluşturmak için yeni bileşen sınıflandırıcıları ekler. Böyle bir durumda, sınıflandırma performansının "güçlendirildiğini" söylüyoruz. Genel bakışta, tekniği, mevcut bileşen sınıflandırıcılarını, geçerli bileşen sınıflandırıcıları kümesi verilen "en bilgilendirici" olan tüm eğitim verilerinin bir alt kümesiyle geliştirir. Adaboost (Adaptif Boosting), öğrenmeyi artırmanın tipik bir örneğidir. Adaboost'ta, her bir eğitim deseni, bazı bireysel bileşen sınıflandırıcı için seçilme olasılığını belirleyen bir ağırlık atanır. Genel olarak, biri, üniforma olarak ayarlanan eğitimdeki ağırlıkları başlatır. Öğrenme sürecinde, bir eğitim deseni doğru bir şekilde sınıflandırılmışsa, daha sonra bir bileşen sınıflandırıcısında tekrar kullanılma şansı azalır; Tersine, eğer desen doğru bir şekilde sınıflandırılmazsa, tekrar kullanılma şansı arttırılır. Kod,% 89,61'lik (200 kadın görüntü ve 200 erkek görüntü,% 90 eğitim için kullanılan% 90,% 10'u test etmek için kullanılan% 10,% 10'u test etmek için kullanılan% 90 eğitim imajı ve 40 test görüntüsü var. Total olarak rastgele seçilmiş ve eğitim ve test görüntüleri arasında örtüşme yoktur). Dizin Koşulları: Matlab, Kaynak, Kod, Cinsiyet, Tanıma, Kimlik, Adaboost, Erkek, Kadın.

Cinsiyet Tanıma Sistemi İlgili Yazılım