Přístupnostní navigace
E-přihláška
Vyhledávání Vyhledat Zavřít
Detail publikačního výsledku
ŠMIRG, O.; FAÚNDEZ ZANUY, M.; GRASSI, M.; MEKYSKA, J.; MIKULKA, J.
Originální název
Gender Recognition Using PCA and DCT of Face Images
Anglický název
Druh
Článek recenzovaný mimo WoS a Scopus
Originální abstrakt
In this paper we propose a gender recognition algorithm of face images. We have used PCA and DCT for dimensionality reduction. The algorithm is based on a genetic algorithm to improve the selection of training set of images for the PCA algorithm. Genetic algorithm helps to select the images, which best represent each gender, from the image database. We have evaluated a nearest neighbor classifier as well as a neural network. Experimental results show a correct identification rate of 85,9%.
Anglický abstrakt
Klíčová slova
PCA, DCT, gender recognition, face, Genetic algorithm
Klíčová slova v angličtině
Autoři
Rok RIV
2012
Vydáno
10.06.2011
Nakladatel
Springer-Verlag
Místo
Berlin Heidelberg
ISSN
0302-9743
Periodikum
Lecture Notes in Computer Science
Svazek
6692
Číslo
6
Stát
Spolková republika Německo
Strany od
220
Strany do
227
Strany počet
7
BibTex
@article{BUT36035, author="Ondřej {Šmirg} and Marcos {Faúndez Zanuy} and Marco {Grassi} and Jiří {Mekyska} and Jan {Mikulka}", title="Gender Recognition Using PCA and DCT of Face Images", journal="Lecture Notes in Computer Science", year="2011", volume="6692", number="6", pages="220--227", issn="0302-9743" }