Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Xây dựng hệ thống nhận dạng giới tính tự động sử dụng LPQ

Bài báo đề xuất một hệ thống nhận dạng giới tính từ ảnh mặt người hoàn toàn tự động dựa trên việc sử dụng phương pháp trích xuất đặc trưng LPQ (Local Phase Quantization). Từ ảnh input, phần ảnh khuôn mặt người sẽ được phát hiện tự động bằng cách sử dụng các đặc trưng HOG (Histogram of Oriented Gradients). Tiếp đến, các ảnh mặt sẽ được chuẩn hóa về cùng điều kiện ánh sáng bằng kỹ thuật retinal filter. Ở bước trích chọn đặc trưng, phương pháp LPQ sẽ được sử dụng nhằm trích chọn các đặc trưng cục bộ quan trọng nhất của khuôn mặt. Cuối cùng, bộ phân lớp nhị phân SVM (Support Vector Machine) sẽ được áp dụng để đưa ra giới tính cho bức ảnh mặt tương ứng. Hệ thống được thử nghiệm trên cơ sở dữ liệu mặt chuẩn FERET và cho kết quả tốt (tỉ lệ nhận dạng trung bình là 98.3%). Kết quả này chứng tỏ hệ thống đề xuất có khả năng nhận dạng giới tính tốt với các ảnh mặt được thu nhận ở các điều kiện trong nhà mặc dù có sự ảnh hưởng của ánh sáng, biểu hiện khuôn mặt, các thay đổi về thời gian. | Nội dung Text Xây dựng hệ thống nhận dạng giới tính tự động sử dụng LPQ THE INTERNATIONAL CONFERENCE ON MARINE SCIENCE AND TECHNOLOGY 2016 Xây dựng hệ thống nhận dạng giới tính tự động sử dụng LPQ Towards building an automatic gender classification system using LPQ Nguyễn Hữu Tuân Trịnh Thị Ngọc Hương Lê Quyết Tiến Trường Đại học Hàng hải Việt Nam huu-tuan.nguyen@vimaru.edu.vn Tóm tắt Bài báo đề xuất một hệ thống nhận dạng giới tính từ ảnh mặt người hoàn toàn tự động dựa trên việc sử dụng phương pháp trích xuất đặc trưng LPQ Local Phase Quantization . Từ ảnh input phần ảnh khuôn mặt người sẽ được phát hiện tự động bằng cách sử dụng các đặc trưng HOG Histogram of Oriented Gradients . Tiếp đến các ảnh mặt sẽ được chuẩn hóa về cùng điều kiện ánh sáng bằng kỹ thuật retinal filter. Ở bước trích chọn đặc trưng phương pháp LPQ sẽ được sử dụng nhằm trích chọn các đặc trưng cục bộ quan trọng nhất của khuôn mặt. Cuối cùng bộ phân lớp nhị phân SVM Support Vector Machine sẽ được áp dụng để đưa ra giới tính cho bức ảnh mặt tương ứng. Hệ thống được thử nghiệm trên cơ sở dữ liệu mặt chuẩn FERET và cho kết quả tốt tỉ lệ nhận dạng trung bình là 98.3 . Kết quả này chứng tỏ hệ thống đề xuất có khả năng nhận dạng giới tính tốt với các ảnh mặt được thu nhận ở các điều kiện trong nhà mặc dù có sự ảnh hưởng của ánh sáng biểu hiện khuôn mặt các thay đổi về thời gian. Từ khóa Tự động nhận dạng giới tính LPQ SVM. Abstract This paper introduces a new automatic gender classification system based on the usage of LPQ Local Phase Quantization for facial feature extraction. From the input image face regions are detected automatically by applying HOG Histogram of Oriented Gradients features. Next detected face images are illumination normalized with retinal filter method. Within the feature extraction stage the LPQ method is exploited to extract the most important features from normalized images. Finally the binary SVM classifier is used to determine the gender of the given image. The experiments