論文の概要: Developing a gender classification approach in human face images using
modified local binary patterns and tani-moto based nearest neighbor algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.10966v1
- Date: Wed, 29 Jan 2020 17:21:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-05 21:20:25.923181
- Title: Developing a gender classification approach in human face images using
modified local binary patterns and tani-moto based nearest neighbor algorithm
- Title（参考訳）: 修正された局所二分パターンと谷本に基づく近距離アルゴリズムを用いた顔画像における性別分類手法の開発
- Authors: Shervan Fekri-Ershad
- Abstract要約: 本稿では,改善されたローカルバイナリパッター(MLBP)に基づく顔画像の性別分類のための多段階的アプローチを提案する。
提案手法は,データベースの比較回数の削減により,スマートフォンアプリケーションの計算複雑性を低減させる。
また、メモリとCPU使用量の削減により、Smarphonesの同期アプリケーションの性能も向上する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.620086904601472
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Human identification is a much attention problem in computer vision. Gender
classification plays an important role in human identification as preprocess
step. So far, various methods have been proposed to solve this problem.
Absolutely, classification accuracy is the main challenge for researchers in
gender classification. But, some challenges such as rotation, gray scale
variations, pose, illumination changes may be occurred in smart phone image
capturing. In this respect, a multi step approach is proposed in this paper to
classify genders in human face images based on improved local binary patters
(MLBP). LBP is a texture descriptor, which extract local contrast and local
spatial structure information. Some issues such as noise sensitivity, rotation
sensitivity and low discriminative features can be considered as disadvantages
of the basic LBP. MLBP handle disadvantages using a new theory to categorize
extracted binary patterns of basic LBP. The proposed approach includes two
stages. First of all, a feature vector is extracted for human face images based
on MLBP. Next, non linear classifiers can be used to classify gender. In this
paper nearest neighborhood classifier is evaluated based on Tani-Moto metric as
distance measure. In the result part, two databases, self-collected and ICPR
are used as human face database. Results are compared by some state-ofthe-art
algorithms in this literature that shows the high quality of the proposed
approach in terms of accuracy rate. Some of other main advantages of the
proposed approach are rotation invariant, low noise sensitivity, size invariant
and low computational complexity. The proposed approach decreases the
computational complexity of smartphone applications because of reducing the
number of database comparisons. It can also improve performance of the
synchronous applications in the smarphones because of memory and CPU usage
reduction.
- Abstract（参考訳）: 人間の識別はコンピュータビジョンにおいて非常に注意深い問題である。
性分類は、前工程として人間の識別において重要な役割を果たす。
これまでのところ、この問題を解決するために様々な方法が提案されている。
もちろん、性別分類の研究者にとって、分類精度は大きな課題である。
しかし、ローテーション、グレースケールのバリエーション、ポーズ、照明の変化といったいくつかの課題は、スマートフォンのイメージキャプチャーで起こりうる。
本稿では,改善された局所的バイナリパッター(MLBP)に基づいて,性別を人間の顔画像に分類する多段階的アプローチを提案する。
LBPはテクスチャ記述子であり、局所コントラストと局所空間構造情報を抽出する。
ノイズ感度, 回転感度, 低判別特性などの問題点は, 基本lppの欠点と考えられる。
mlbpは新しい理論を用いて、基本lppの抽出されたバイナリパターンを分類する。
提案手法には2つの段階がある。
まず、MLBPに基づいて人間の顔画像の特徴ベクトルを抽出する。
次に、非線型分類器は性別の分類に使用できる。
本稿では,谷本計量を距離尺度として最寄り近傍分類器を評価する。
その結果、人間の顔データベースとして、自己コンパイルとICPRの2つのデータベースが使用される。
本論文では,提案手法の精度と精度を比較検討した結果を,最新のアルゴリズムと比較した。
提案手法の主な利点は、回転不変量、低雑音感度、サイズ不変量、低計算複雑性である。
提案手法は,データベースの比較回数を減らすため,スマートフォンアプリケーションの計算複雑性を低減させる。
また、メモリとCPU使用量の削減により、Smarphonesの同期アプリケーションの性能も向上する。
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