성인 인식 시스템 은 MATLAB 용 성인 인식 시스템을 제공합니다.
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성인 인식 시스템 설명

인간의 얼굴에는 사람들 사이의 적응 형 사회적 상호 작용을위한 다양한 정보가 들어 있습니다. 사실, 개인은 성별, 민족성 및 연령과 같은 여러 가지 인구 통계 특성과 함께 그 신원으로 정체성으로 분류 할 수있는 다양한 방법으로 얼굴을 처리 할 수 있습니다. 특히 인간 성별을 인식하는 것은 사람들이 성별에 따라 다르게 반응하기 때문에 중요합니다. 또한 성공적인 성별 분류 접근법은 사람 인식 및 스마트 인간 컴퓨터 인터페이스를 포함하여 많은 다른 응용 프로그램의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 우리는 Adaboost 알고리즘을 기반으로 한성에 대한 알고리즘을 개발했습니다. 주어진 학습 알고리즘의 정확성을 향상시키기 위해 부스팅이 제안되었습니다. 하나는 일반적으로 평균 성능보다 큰 교육 세트에 대한 정확도가있는 분류자를 생성 한 다음 새로운 컴포넌트 분류기를 추가하여 공동 의사 결정 규칙이 교육 세트에 대해 임의로 높은 정확도를 갖는 앙상블을 형성합니다. 그런 경우, 분류 성과가 "증폭"되었다고 말합니다. 개요에서 기술은 현재 구성 요소 분류 자의 집합을 감안할 때 "가장 유익한"인 전체 훈련 데이터의 하위 집합을 가진 연속 구성 요소 분류기를 훈련시킵니다. Adaboost (적응 부스팅)는 학습을 향상시키는 전형적인 사례입니다. Adaboost에서 각 훈련 패턴에는 일부 개별 구성 요소 분류기에 대해 선택할 확률을 결정하는 무게가 지정됩니다. 일반적으로, 하나는 훈련 세트의 훈련 세트의 가중치를 초기화합니다. 학습 과정에서 훈련 패턴이 정확하게 분류 된 경우, 후속 구성 요소 분류 자에서 다시 사용될 가능성이 감소합니다. 반대로, 패턴이 정확하게 분류되지 않으면 다시 사용될 가능성이 증가합니다. 이 코드는 스탠포드 의료 학생 얼굴 데이터베이스로 테스트되었습니다. 89.61 %의 탁월한 인식률 (200 명의 여성 이미지 및 200 개의 남성 이미지, 훈련에 사용되는 90 %, 테스트에 사용되는 10 %, 30 개의 테스트 이미지가 있습니다. 훈련과 테스트 이미지 사이에 무작위로 선택되고 중복되지 않음). 색인 조건 : MATLAB, 소스, 코드, 성별, 인식, 식별, ADABOOST, 남성, 여성.

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