Geschlechtserkennung anhand von Gesichtsbildern - Fatima, Rubia;Yasin, Affan;Dogar, Abdul Basit
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Das Hauptziel dieser Studie besteht darin, herauszufinden, welche der am häufigsten verwendeten Algorithmen des maschinellen Lernens für die Geschlechtserkennung gut geeignet sind. Das Ziel der Studie ist es, ein System zu entwickeln, das das Geschlecht eines Menschen nur anhand der frontalen Gesichtsmerkmale erkennen kann. Dieses System wird die unbekannten Gesichtsbilder in männlich oder weiblich klassifizieren, indem es sie mit den Bildern im Trainingssatz vergleicht. Der Vergleich wird zwischen den am häufigsten verwendeten Techniken zur Geschlechtserkennung durchgeführt, nämlich dem…mehr

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Produktbeschreibung
Das Hauptziel dieser Studie besteht darin, herauszufinden, welche der am häufigsten verwendeten Algorithmen des maschinellen Lernens für die Geschlechtserkennung gut geeignet sind. Das Ziel der Studie ist es, ein System zu entwickeln, das das Geschlecht eines Menschen nur anhand der frontalen Gesichtsmerkmale erkennen kann. Dieses System wird die unbekannten Gesichtsbilder in männlich oder weiblich klassifizieren, indem es sie mit den Bildern im Trainingssatz vergleicht. Der Vergleich wird zwischen den am häufigsten verwendeten Techniken zur Geschlechtserkennung durchgeführt, nämlich dem genetischen Algorithmus (GA) und der Support Vector Machine (SVM) auf der Grundlage der Gesichtsmerkmale eines statischen Bildes. Unsere Ergebnisse zeigen, dass die von uns vorgeschlagene SVM das Geschlecht besser erkennt als der Genetische Algorithmus.
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Autorenporträt
Rubia Fatima recibió su título de Máster en Tecnología de la Información (TI) de la Universidad Bahauddin Zakariya (B.Z.U), Multan, Pakistán, en 2016. En la actualidad, está cursando un doctorado en Ingeniería de Software en la Escuela de Software de la Universidad de Tsinghua, en la República Popular China. Su investigación se especializa en ciberseguridad y educación basada en juegos.