I detta dokument studeras problemet med att erkänna kön från helkroppsbilder. Detta problem har inte behandlats tidigare, delvis på grund av den variant av mänskliga kroppar och kläder som kan medföra svåra svårigheter. Könsigenkänning har dock stor tillämpningspotential, t.ex. säkerhetsövervakning och insamling av kundstatistik i restauranger, stormarknader och till och med byggnadsingångar. I den här artikeln bygger vi ett system för att känna igen kön från helkroppsbilder, tagna från frontal- eller ryggvyer. Våra bidrag är trefaldiga. För det första, för att hantera mångfalden av mänskliga kroppsegenskaper, representerar vi varje bild genom en samling av lappar funktioner, som modellerar olika kroppsdelar och ger en uppsättning ledtrådar för könsigenkänning. För att kombinera ledtrådarna, bygger vi en ensemble lärande algoritm från dessa kroppsdelar för att känna igen kön från fast sikt kropp bilder (frontal eller tillbaka). För det andra slappnar vi av den fasta vyrestriktionen och visar möjligheten att träna en flexibel klassificering för blandade vybilder med nästan samma noggrannhet som det fasta vyfallet. Äntligen har vår strategi visat sig vara robust mot små justeringsfel, vilket är att föredra i många tillämpningar.
REF använder Histogram of Oriented Gradients (HoG) för att representera personframträdanden och använder en ensembleklassare för genusigenkänning.
Gender recognition from body
{'venue': 'ACM Multimedia', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}