Sammanfattning — Ickelinjära Support Vector Machines (SVMs) undersöks för utseendebaserad könsklassificering med lågupplösta atumbnailo-ansikten behandlade från 1 755 bilder från FERET ansiktsdatabas. Prestanda av SVMs (3,4 procent fel) visas vara överlägsen traditionella mönster klassificerare (linjära, kvadratiska, Fisher linjära discriminant, närmaste granne) samt modernare tekniker såsom Radial Basis Function (RBF) klassificerare och stora ensemble-RBF nätverk. Dessutom befanns skillnaden i klassificeringsprestanda med atumbnailso med låg upplösning (21-by-12 pixlar) och motsvarande bilder med högre upplösning (84-by-48 pixlar) vara endast 1 procent, vilket visar robusthet och stabilitet med avseende på skalan och graden av ansiktsdetaljer.
I REF används icke-linjär vektormaskin (SVM) för att klassificera ansikten från miniatyrbilder med låga upplösning.
Learning gender with support faces
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}