Gender classification is one of the

Gender classification is one of the most challenging problems in computer vision. Facial gender detection of
neonates and children is also known as a highly demanding issue for human observers. This study proposes a novel
gender classification method using frontal facial images of people. The proposed approach employs principal
component analysis (PCA) and fuzzy clustering technique, respectively, for feature extraction and classification steps. In
other words, PCA is applied to extract the most appropriate features from images as well as reducing the
dimensionality of data. The extracted features are then used to assign the new images to appropriate classes – male or
female – based on fuzzy clustering. The computational time and accuracy of the proposed method are examined
together and the prominence of the proposed approach compared to most of the other well-known competing
methods is proved, especially for younger faces. Experimental results indicate the considerable classification
accuracies which have been acquired for FG-Net, Stanford and FERET databases. Meanwhile, since the proposed
algorithm is relatively straightforward, its computational time is reasonable and often less than the other state-of-theart gender classification methods

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เพศจำแนกเป็นปัญหาท้าทายที่สุดในคอมพิวเตอร์อย่างใดอย่างหนึ่ง ตรวจจับใบหน้าเพศทารกแรกเกิดและเด็กเป็นปัญหาต้องการสูงสำหรับมนุษย์ผู้สังเกตการณ์ยังเป็นที่รู้จัก การศึกษานี้เสนอนวนิยายวิธีการจำแนกเพศโดยใช้รูปภาพใบหน้าหน้าผากของคน วิธีการนำเสนอใช้หลักการวิเคราะห์ส่วนประกอบ (PCA) และเทคนิคระบบคลัสเตอร์เลือน ตามลำดับ สำหรับขั้นตอนการสกัดและการจำแนกคุณลักษณะ ในคำอื่น ๆ PCA เป็นใช้การแยกคุณลักษณะเหมาะสมที่สุดจากภาพ รวมทั้งลดการมิติของข้อมูล แยกคุณสมบัติถูกใช้เพื่อกำหนดภาพใหม่ให้เหมาะสมเรียน – ชาย หรือหญิง – ตามคลัสเตอร์พร่าเลือน มีการตรวจสอบการคำนวณเวลาและความถูกต้องของวิธีการนำเสนอร่วมกัน และจุดเด่นของวิธีการนำเสนอเปรียบเทียบกับของอื่นรู้จักการแข่งขันวิธีพิสูจน์คือใน โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับใบหน้าอ่อนเยาว์ ผลการทดลองบ่งชี้ว่า การจัดประเภทมากaccuracies ที่มาใน FG-สุทธิ สแตนฟอร์ด และ FERET ฐานข้อมูล ในขณะเดียวกัน ตั้งแต่การเสนออัลกอริทึมจะค่อนข้างตรงไปตรงมา คำนวณเวลาที่เหมาะสม และมักจะน้อยกว่าวิธีจำแนกเพศสถานะคิดอื่น ๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การจำแนกเพศเป็นหนึ่งในปัญหาที่ท้าทายที่สุดในคอมพิวเตอร์วิสัยทัศน์ การตรวจจับใบหน้าเพศของ
ทารกแรกเกิดและเด็กยังเป็นที่รู้จักกันเป็นปัญหาที่มีความต้องการสูงสำหรับการสังเกตการณ์ของมนุษย์ การศึกษานี้เสนอนวนิยาย
วิธีการจำแนกเพศโดยใช้ภาพใบหน้าหน้าผากของผู้คน วิธีการที่นำเสนอมีพนักงานหลัก
วิเคราะห์องค์ประกอบ (PCA) และเทคนิคการจัดกลุ่มเลือนตามลำดับสำหรับการสกัดคุณลักษณะและขั้นตอนในการจัดหมวดหมู่ ใน
คำอื่น ๆ PCA ถูกนำไปใช้ในการดึงคุณสมบัติที่เหมาะสมที่สุดจากภาพเช่นเดียวกับการลด
มิติของข้อมูล คุณสมบัติสกัดถูกนำมาใช้ในการกำหนดภาพใหม่ในการเรียนที่เหมาะสม - เพศชายหรือ
เพศหญิง - บนพื้นฐานของการจัดกลุ่มเลือน เวลาคำนวณและความถูกต้องของวิธีที่นำเสนอมีการตรวจสอบ
ร่วมกันและความโดดเด่นของวิธีการที่นำเสนอที่สุดเมื่อเทียบกับของคู่แข่งอื่น ๆ ที่รู้จักกันดี
วิธีการพิสูจน์โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับใบหน้าอ่อนกว่าวัย ผลการทดลองแสดงให้เห็นการจัดหมวดหมู่มาก
ความถูกต้องซึ่งได้รับมาสำหรับฐานข้อมูล FG-Net, Stanford และ FERET ขณะเดียวกันตั้งแต่ที่นำเสนอ
ขั้นตอนวิธีการที่ค่อนข้างตรงไปตรงมาคำนวณเวลาของมันเป็นที่เหมาะสมและมักจะน้อยกว่ารัฐของ theart วิธีการจำแนกเพศอื่น ๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การจำแนกเพศเป็นหนึ่งในความท้าทายที่สุดปัญหาในวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์ - การตรวจหาใบหน้าทารกแรกเกิด และเด็กที่เป็นที่รู้จักกันเป็นอย่างมาก ปัญหามนุษย์เรียกร้องให้ผู้สังเกตการณ์ การศึกษานี้เสนอนวนิยายการจำแนกเพศใช้หน้าผากใบหน้าภาพคน วิธีการที่เสนอใช้หลักการวิเคราะห์องค์ประกอบ ( PCA ) และ Fuzzy การจัดกลุ่มเทคนิค คือ การสกัดคุณลักษณะและขั้นตอนการจำแนก ในคำอื่น ๆที่ถูกใช้เพื่อแยกคุณลักษณะที่เหมาะสมที่สุดจากภาพ รวมทั้งลดdimensionality ข้อมูล สกัดคุณลักษณะที่ใช้แล้วเพื่อกำหนดภาพใหม่ในชั้นเรียนที่เหมาะสม–เพศชายหรือ- หญิงตามการจัดกลุ่มแบบฟัซซี่ . เวลาที่ใช้ในการคำนวณและความแม่นยำของวิธีที่เสนอจะตรวจด้วยกัน และความสำคัญของวิธีการที่เสนอเมื่อเทียบกับอื่น ๆที่รู้จักกันดีที่สุดของคู่แข่งวิธีการพิสูจน์โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับเด็กหน้า ผลการทดลองแสดงหมวดหมู่มากความถูกต้องที่ได้มาสำหรับ FG สุทธิ , Stanford และฐานข้อมูล feret . ทั้งนี้ เนื่องจากเสนอขั้นตอนวิธีจะค่อนข้างตรงไปตรงมา มันคำนวณเวลาที่เหมาะสมและมักจะน้อยกว่ารัฐอื่น ๆ theart วิธีการจำแนกเพศ