Sammanfattning av denna webbsida: Med en högre efterfrågan från användarna håller övervakningssystem för närvarande på att utformas för att ge mer information om den observerade scenen, såsom utseendet på föremål, typer av föremål och annan information som hämtats från upptäckta föremål. Även om erkännandet av kön hos en observerad människa lätt kan utföras med hjälp av mänsklig perception, är det fortfarande en svår uppgift när man använder bilder av datorseendesystem. I detta dokument föreslår vi en ny metod för erkännande av mänskliga könsroller som kan tillämpas på övervakningssystem som bygger på kvalitetsbedömning av mänskliga områden i synligt ljus och värmekamerabilder. Vår forskning är ny på följande två sätt: För det första utnyttjar vi kombinationen av synligt ljus och termiska bilder av människokroppen för en igenkänningsuppgift baserad på kvalitetsbedömning. Vi föreslår en kvalitetsmätningsmetod för att bedöma bildregionernas kvalitet för att avlägsna bakgrundsregionernas effekter i systemet för erkännande. För det andra, genom att kombinera de funktioner som extraheras med histogrammet för orienterad gradient (HOG) metod och de uppmätta egenskaperna hos bildregioner, bildar vi en ny bild funktioner, kallas den viktade HOG (wHOG), som används för effektiv könsigenkänning. Experimentella resultat visar att vår metod ger mer exakta skattningsresultat än den senaste igenkänningsmetoden som använder mänskliga kroppsbilder.
Därför, Nguyen et al. I REF föreslogs en viktad HOG-metod baserad på egenskaperna hos den termiska bilden att den mänskliga kroppsregionen är ljusare än bakgrunden och på den bildkvalitetsbedömning som utvärderar kvaliteten på delblock.
Enhanced Gender Recognition System Using an Improved Histogram of Oriented Gradient (HOG) Feature from Quality Assessment of Visible Light and Thermal Images of the Human Body
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}