Clasificación de género utilizando vectores de frecuencia basados en descriptores locales

La clasificación demográfica, y en particular el reconocimiento de género, es un tema de bastante interés para los investigadores debido a su importancia en diversas aplicaciones, tales como, en áreas de vigilancia, reconocimiento de rostros, indexación de vídeos, estudios de marketing dinámico, ent...

Descripción completa

Guardado en:

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Aguilar-Torres,Eduardo, Bekios-Calfa,Juan
Lenguaje:	Spanish / Castilian
Publicado:	Universidad de Tarapacá. 2016
Materias:	Clasificación demográfica reconocimiento de género clasificador lineal descriptor local vector de frecuencia
Acceso en línea:	http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-33052016000100012
Etiquetas:	Agregar Etiqueta Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!

id	oai:scielo:S0718-33052016000100012
record_format	dspace
spelling	oai:scielo:S0718-330520160001000122016-01-18Clasificación de género utilizando vectores de frecuencia basados en descriptores localesAguilar-Torres,EduardoBekios-Calfa,Juan Clasificación demográfica reconocimiento de género clasificador lineal descriptor local vector de frecuencia La clasificación demográfica, y en particular el reconocimiento de género, es un tema de bastante interés para los investigadores debido a su importancia en diversas aplicaciones, tales como, en áreas de vigilancia, reconocimiento de rostros, indexación de vídeos, estudios de marketing dinámico, entre otras. Éste artículo propone una nueva forma de llevar a cabo la clasificación de género usando vectores de frecuencia basados en descriptores locales SIFT o SURF. El objetivo es poder determinar si los vectores de frecuencia contienen información discriminante. El entrenamiento y la validación de los modelos de clasificación se harán sobre la base de datos Multi-PIE, la cual contiene imágenes de caras tomadas en condiciones de laboratorio, disponibles con cambios de iluminación, pose y expresiones. Para el desarrollo experimental solo se consideran las imágenes capturadas con la iluminación normal de la sala, con los sujetos con expresión neutral y 11 cambios de pose. Los resultados obtenidos validan que los modelos propuestos contienen información discriminante y además mantienen una precisión estable en la clasificación de género sobre imágenes con variaciones de pose. Esto último es sumamente relevante, ya que en condiciones de la vida real difícilmente se van adquirir imágenes de caras frontales, más bien la mayoría tendrán cambios de perspectiva, rotación y cambios de iluminación, por lo tanto se requiere un modelo robusto a estas condiciones.info:eu-repo/semantics/openAccessUniversidad de Tarapacá.Ingeniare. Revista chilena de ingeniería v.24 n.1 20162016-01-01text/htmlhttp://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-33052016000100012es10.4067/S0718-33052016000100012
institution	Scielo Chile
collection	Scielo Chile
language	Spanish / Castilian
topic	Clasificación demográfica reconocimiento de género clasificador lineal descriptor local vector de frecuencia
spellingShingle	Clasificación demográfica reconocimiento de género clasificador lineal descriptor local vector de frecuencia Aguilar-Torres,Eduardo Bekios-Calfa,Juan Clasificación de género utilizando vectores de frecuencia basados en descriptores locales
description	La clasificación demográfica, y en particular el reconocimiento de género, es un tema de bastante interés para los investigadores debido a su importancia en diversas aplicaciones, tales como, en áreas de vigilancia, reconocimiento de rostros, indexación de vídeos, estudios de marketing dinámico, entre otras. Éste artículo propone una nueva forma de llevar a cabo la clasificación de género usando vectores de frecuencia basados en descriptores locales SIFT o SURF. El objetivo es poder determinar si los vectores de frecuencia contienen información discriminante. El entrenamiento y la validación de los modelos de clasificación se harán sobre la base de datos Multi-PIE, la cual contiene imágenes de caras tomadas en condiciones de laboratorio, disponibles con cambios de iluminación, pose y expresiones. Para el desarrollo experimental solo se consideran las imágenes capturadas con la iluminación normal de la sala, con los sujetos con expresión neutral y 11 cambios de pose. Los resultados obtenidos validan que los modelos propuestos contienen información discriminante y además mantienen una precisión estable en la clasificación de género sobre imágenes con variaciones de pose. Esto último es sumamente relevante, ya que en condiciones de la vida real difícilmente se van adquirir imágenes de caras frontales, más bien la mayoría tendrán cambios de perspectiva, rotación y cambios de iluminación, por lo tanto se requiere un modelo robusto a estas condiciones.
author	Aguilar-Torres,Eduardo Bekios-Calfa,Juan
author_facet	Aguilar-Torres,Eduardo Bekios-Calfa,Juan
author_sort	Aguilar-Torres,Eduardo
title	Clasificación de género utilizando vectores de frecuencia basados en descriptores locales
title_short	Clasificación de género utilizando vectores de frecuencia basados en descriptores locales
title_full	Clasificación de género utilizando vectores de frecuencia basados en descriptores locales
title_fullStr	Clasificación de género utilizando vectores de frecuencia basados en descriptores locales
title_full_unstemmed	Clasificación de género utilizando vectores de frecuencia basados en descriptores locales
title_sort	clasificación de género utilizando vectores de frecuencia basados en descriptores locales
publisher	Universidad de Tarapacá.
publishDate	2016
url	http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-33052016000100012
work_keys_str_mv	AT aguilartorreseduardo clasificaciondegeneroutilizandovectoresdefrecuenciabasadosendescriptoreslocales AT bekioscalfajuan clasificaciondegeneroutilizandovectoresdefrecuenciabasadosendescriptoreslocales
_version_	1714203430750257152

Clasificación de género utilizando vectores de frecuencia basados en descriptores locales

Ejemplares similares