מערכת זיהוי מגדרית לספק מערכת זיהוי מינית עבור MATLAB.
הורד עכשיו

מערכת זיהוי מגדרית דירוג וסיכום

מערכת זיהוי מגדרית תגים

מערכת זיהוי מגדרית תיאור

פנים אנושיים מכילים מגוון רחב של אינטראקציות חברתיות מסתגלות בין אנשים. למעשה, אנשים מסוגלים לעבד פנים במגוון דרכים לסווג אותו על ידי זהותו, יחד עם מספר מאפיינים דמוגרפיים אחרים, כגון מין, מוצא אתני וגיל. בפרט, זיהוי המין האנושי חשוב מאז אנשים מגיבים אחרת על פי מין. בנוסף, גישה מוצלחת סיווג מגדר יכול להגביר את הביצועים של יישומים רבים אחרים, כולל זיהוי אדם וממשקי מחשב חכם. פיתחנו אלגוריתם להכרה מיגדרית המבוססת על אלגוריתם אדאבוסט. הגדלת הוצעה לשפר את הדיוק של כל אלגוריתם למידה נתון. ב Boosting אחד בדרך כלל יוצר מסווג עם דיוק על האימון להגדיר יותר מאשר ביצועים ממוצעים, ולאחר מכן מוסיף סיווג רכיבים חדשים כדי ליצור אנסמבל אשר שלטון ההחלטות המשותף יש דיוק גבוהה באופן שרירותי על קבוצת האימון. במקרה כזה, אנו אומרים כי הופעת הסיווג כבר "מוגברת". סקירה כללית, טכניקה רכבת סיווגים רצופים עם קבוצת משנה של נתוני האימון כולו כי הוא "אינפורמטיבי ביותר" בהתחשב במערך הנוכחי של מרכיבים. Adaboost (הסתגלות ההסתגלות) הוא מופע טיפוסי של boosting למידה. ב- Adaboost, כל דפוס אימון מוקצה משקל הקובע את ההסתברות שלו להיות נבחר עבור מסווג מסווג רכיב אישי. בדרך כלל, אחד מאתחל את המשקל על פני האימון להגדיר להיות אחיד. בתהליך הלמידה, אם דפוס אימון כבר מסווג במדויק, אז סיכוי שלה לשימוש שוב בסיווג הרכיב הבא הוא ירד; לעומת זאת, אם התבנית אינה מסווגת במדויק, אז הסיכוי שלה לשימוש שוב גדל. הקוד נבדק עם סטנפורד רפואי סטודנט מסד נתונים השגת שיעור הכרה מצוין של 89.61% (200 תמונות נקבה ו 200 תמונות זכר, 90% המשמשים הדרכה ו 10% המשמשים לבדיקה, ולכן יש 360 תמונות הדרכה 40 תמונות הבדיקה בסך הכל נבחר באופן אקראי ולא חפיפה קיימת בין אימון ותמונות הבדיקה). אינדקס תנאי: Matlab, מקור, קוד, מין, זיהוי, זיהוי, Adaboost, זכר, נקבה.

מערכת זיהוי מגדרית תוכנה קשורה