Gender Detection : Classification Face male/female using multi databases

Langue : anglais

Edité par LAP LAMBERT Academic Publishing, 2021

6204182811 / 9786204182810

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Today's machine learning is widely used in diverse areas. For example, fraudulent systems, recommended systems, exploited prediction, and many other applications. One of these applications, is being exploited in this search. This paper presents an approach to detecting a person's gender through the front face image by using extraction features and classification techniques. Gender prediction can be a very useful method in HCI (Human Computer Interaction) systems. As a very powerful method of extracting data, the classification is used here to collect class data and to classify the gender as either male or female. To extract data features, Local Binary Pattern (LBP) is used, whereas the Random Forest (RF) algorithm of classification is used to gauge the maximum accuracy. Various database models were used in this search: ORL database, FEI database, Jaffe database, and CUHK database where JAFFE database gave a very high level of accuracy which is 99.89% in contrast CUHK database which gave a lower level of accuracy 76.18% with relative stability. Details of the prediction model and results model are reported in this paper.…

N° de réf. du vendeur 9786204182810

Titre
Gender Detection : Classification Face male/female using multi databases
Auteur
Ezz Omar
Éditeur
LAP LAMBERT Academic Publishing
Année de publication
2021
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
6204182811
ISBN à 13 chiffres
9786204182810
Poids de l'article
137 grammes
Dimensions
220x150x6 mm

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