Abstrakt. I detta dokument inriktar vi oss på könsklassificering av konsumentbilder i en multietnisk miljö. Konsumenternas bilder är mycket mer utmanande, eftersom de ansikten som fångas i den verkliga situationen varierar i pose, belysning och uttryck i mycket större utsträckning än de som fångas i de begränsade miljöer som fallet med ögonblicksbilder. För att övervinna den icke-uniformitet, en robust Active Shape Model (ASM) används för ansiktsstruktur normalisering. Den probabilistiska stimulans träd strategi presenteras som uppnår en mer exakt klassificering gräns för konsumentbilder. Dessutom tar vi också hänsyn till den etniska faktorn i könsklassificeringen och bevisar att etnicitetsspecifika könsklassificeringar på ett anmärkningsvärt sätt kan förbättra könsklassificeringsnoggrannheten i en multietnisk miljö. Experiment visar att våra metoder uppnår bättre noggrannhet och robusthet på konsumentbilder i en multietnisk miljö.
REF fokuserade på genusklassificeringen i ansiktet med hjälp av en multietnisk miljö.i litteraturen fann AdaBoost mycket effektiv i noggrannhet och hastighet.
Face Gender Classification on Consumer Images in a Multiethnic Environment
{'venue': 'ICB', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}