Könsklassificering (GC) har uppnått hög noggrannhet i olika experimentella utvärderingar baserade främst på inre ansiktsdetaljer. Dessa resultat generaliseras dock inte väl i obegränsade datauppsättningar och särskilt i korsdatabasexperiment, där prestandan sjunker drastiskt. I detta dokument analyserar vi den toppmoderna GC-noggrannheten på tre stora datauppsättningar: MORPH, LFW och GROUPS. Vi diskuterar deras respektive svårigheter och fördomar och drar slutsatsen att den mest utmanande och vildaste komplexiteten finns i GROUPS. Denna datauppsättning täcker svåra förhållanden såsom lågupplösta bilder och rörig bakgrund. För det första analyserar vi på djupet prestandan hos olika deskriptorer som utvunnits ur ansiktet och dess lokala sammanhang på denna datauppsättning. Genom att välja det bästa och studera deras mest lämpliga kombination kan vi utforma en lösning som slår alla tidigare publicerade resultat för GROUPS med Dagos protokoll, med en noggrannhet över 94,2%, vilket minskar gapet med andra enklare datauppsättningar. Den valda lösningen som baseras på lokala deskriptorer utvärderas senare i ett korsdatabasscenario med de tre nämnda datauppsättningarna och fullständig 5-faldig korsvalidering. De uppnådda resultaten jämförs med en konvolutionell neurala nätverk metod, uppnå ganska liknande märken. Slutligen föreslås en lösning som kombinerar båda inriktningarna, uppvisar stor komplementaritet, ökar GC prestanda för att slå tidigare publicerade resultat i GC både kors-databas, och full i-databas utvärderingar.
Även Castrillón et al. Ref kombinerade lokala deskriptorer beräknade på ansiktsområdet och dess lokala sammanhang, och konvolutionella neurala nätverk (CNN) för GC.
Descriptors and regions of interest fusion for in- and cross-database gender classification in the wild
{'venue': 'Image Vis. Comput.', 'journal': 'Image Vis. Comput.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}