Generalization ability is an import

Generalization ability is an important issue in gender classification. In this paper a gender classifier based on Fuzzy SVM (FSVM) is developed to improve the generalization ability. The fuzzy membership used in FSVM indicates the relativity of one person’s face with female/male faces set. This paper proposes a novel method of generating fuzzy membership function automatically based on Learning Vector Quantization (LVQ) learning process. The method doesn’t rely on the apriori information of data and has strong robustness to variations such as illumination、expression and so on. The gender classifier based on FSVM is evaluated on the FERET、CAS-PEAL、BUAA-IRIP face databases. The results show that the gender classifier presented in this paper can tolerate more variations and show good performance in generalization ability.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ความสามารถในลักษณะเป็นสิ่งสำคัญในการจำแนกเพศ ในกระดาษนี้ จำแนกเพศที่ใช้บนปุย SVM (FSVM) ได้รับการพัฒนาเพื่อปรับปรุงความสามารถในลักษณะ สมาชิกพร่าเลือนที่ใช้ใน FSVM ระบุว่า ความสัมพันธ์ของใบหน้าของคนกับใบหน้าเพศหญิง/ชาย กระดาษนี้เสนอวิธีการใหม่ของการสร้างฟังก์ชันสมาชิกเลือนโดยอัตโนมัติโดยในการเรียนรู้แบบเวกเตอร์ Quantization (LVQ) เรียนรู้กระบวนการ วิธีการไม่พึ่งพาข้อมูล apriori ข้อมูล และมีความทนทานแข็งแรงในการเปลี่ยนแปลงเช่น illumination、expression และ การจำแนกเพศอิง FSVM ประเมินบนฐานข้อมูลใบหน้า FERET、CAS-PEAL、BUAA-IRIP ผลลัพธ์แสดงว่า จำแนกเพศที่นำเสนอในเอกสารนี้สามารถทนต่อการเปลี่ยนแปลงเพิ่มเติม และแสดงประสิทธิภาพที่ดีในลักษณะ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ความสามารถทั่วไปเป็นเรื่องที่สำคัญในการจำแนกเพศ ในบทความนี้ลักษณนามเพศอยู่บนพื้นฐานของฟัซซี่ SVM (FSVM) ได้รับการพัฒนาเพื่อเพิ่มความสามารถลักษณะทั่วไป สมาชิกเลือนใช้ในการบ่งชี้ FSVM สัมพัทธภาพของใบหน้าของคนคนหนึ่งที่มีหญิง / ชายใบหน้าชุด กระดาษนี้นำเสนอวิธีการใหม่ในการสร้างฟังก์ชั่นสมาชิกเลือนโดยอัตโนมัติตามการเรียนรู้เวกเตอร์ (LVQ) กระบวนการเรียนรู้ วิธีการไม่พึ่งพาข้อมูล aPriori ของข้อมูลและมีความทนทานแข็งแกร่งให้กับรูปแบบเช่นการส่องสว่าง, การแสดงออกและอื่น ๆ ลักษณนามเพศอยู่บนพื้นฐานของการประเมิน FSVM บน FERET, หมายเลข CAS PEAL, BUAA-IRIP ฐานข้อมูลใบหน้า ผลปรากฏว่าลักษณนามเพศที่นำเสนอในบทความนี้สามารถทนต่อการเปลี่ยนแปลงมากขึ้นและแสดงผลงานที่ดีในความสามารถทั่วไป

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ความสามารถในการเป็นประเด็นที่สำคัญในการจำแนกเพศ ในกระดาษนี้เป็นเพศตัวยึดแบบ SVM ( fsvm ) ได้รับการพัฒนาเพื่อปรับปรุงความสามารถในการ . ฟัซซี่ที่ใช้ในการ fsvm แสดงความสัมพันธ์ของบุคคลหนึ่งหน้า กับชาย / หญิงหน้าการตั้งค่า บทความนี้นำเสนอวิธีการใหม่ของการสร้างฟังก์ชันแบบสมาชิกโดยอัตโนมัติ ขึ้นอยู่กับการเรียนรู้ quantization เวกเตอร์ ( lvq ) กระบวนการเรียนรู้ วิธีที่ไม่ต้องพึ่งแบบข้อมูลข้อมูลที่แข็งแกร่งมีความทนทานในรูปแบบต่าง ๆ เช่น、รัศมีการแสดงออกและ เพศแบบตาม fsvm ประเมินใน feret 、 cas-peal 、ฐานข้อมูลหน้า buaa-irip . ผลที่ได้แสดงให้เห็นว่าเพศแบบที่นำเสนอในกระดาษนี้สามารถทนต่อการเปลี่ยนแปลงมากกว่าและแสดงประสิทธิภาพที่ดีในความสามารถในการ .