Gender Recognition Improvement: A new approach for extracting and selecting features
Publish place: The Second International Conference on Intelligent Information Networks and Complex Systems
Publish Year: 1393
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 898
This Paper With 6 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
IINC02_018
تاریخ نمایه سازی: 25 فروردین 1394
Abstract:
Human face based gender recognition is a challenging issue in image processing and machine vision domain. In this paper we proposed an approach for gender recognition usingcombination of statistical features and Local Binary Pattern (LBP). The optimal block size and statistical features set aredetermined by sequential forward floating selection (SFFS) algorithm for gender recognition improvement. The assessment and comparison with other methods have been carried out using Iranian facial image dataset. The proposed approach can carry out the classification more accurately. The rates of trueclassification using Support Vector Machine (SVM) and Multi Layer Perceptron (MLP) classifiers are 99.41% and 99.31 respectively.
Authors
Fateme Maleki
Computer Engineering Department International Imam Reza University Mashhad, Iran
Marjan Jalali Moghaddam
Computer Engineering Department Amirkabir University of Technology Tehran, Iran
Mohammad Hossein Moattar
Department of Software Engineering,Mashhad Branch, Islamic Azad University, Mashhad, Iran
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :