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O principal objectivo deste estudo é descobrir qual dos algoritmos de aprendizagem de máquinas mais utilizados tem um bom desempenho para o reconhecimento do género. O objectivo do estudo é desenvolver um sistema que possa reconhecer o género de um humano apenas com base em características faciais frontais. Este sistema irá classificar as imagens faciais desconhecidas em masculino ou feminino, comparando-as com as imagens do conjunto de formação. A comparação será feita entre as técnicas mais comummente utilizadas para o reconhecimento do género que são o Algoritmo Genético (GA) e a Máquina…mehr

Produktbeschreibung
O principal objectivo deste estudo é descobrir qual dos algoritmos de aprendizagem de máquinas mais utilizados tem um bom desempenho para o reconhecimento do género. O objectivo do estudo é desenvolver um sistema que possa reconhecer o género de um humano apenas com base em características faciais frontais. Este sistema irá classificar as imagens faciais desconhecidas em masculino ou feminino, comparando-as com as imagens do conjunto de formação. A comparação será feita entre as técnicas mais comummente utilizadas para o reconhecimento do género que são o Algoritmo Genético (GA) e a Máquina Vectorial de Apoio (SVM ) com base nas características faciais de uma imagem estática. Os nossos resultados mostraram que a nossa proposta SVM é melhor na detecção do género em comparação com o Algoritmo Genético.
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.