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http://repositoriodigital.ipn.mx/handle/123456789/14981
Título : | Class-Conditional Probabilistic Principal Component Analysis: Application to Gender Recognition |
Otros títulos : | Análisis de Componentes Principales Probabilístico Condicionado a la Clase: Aplicación al Reconocimiento de Género |
Autor : | Bekios Calfa, Juan Buenaposada, José M. Baumela, Luis |
Palabras clave : | Keywords: Gender classification, face analysis, class conditional PPCA. |
Fecha de publicación : | 6-jun-2011 |
Editorial : | Revista Computación y Sistemas; Vol. 14 No. 4 |
Citación : | Revista Computación y Sistemas; Vol. 14 No. 4 |
Citación : | Revista Computación y Sistemas;Vol. 14 No. 4 |
Resumen : | Abstract. This paper presents a solution to the problem of recognizing the gender of a human face from an image. We adopt a holistic approach by using the cropped and normalized texture of the face as input to a Naïve Bayes classifier. First it is introduced the Class-Conditional Probabilistic Principal Component Analysis (CC-PPCA) technique to reduce the dimensionality of the classification attribute vector and enforce the independence assumption of the classifier. This new approach has the desirable property of a simple parametric model for the marginals. Moreover this model can be estimated with very few data. In the experiments conducted we show that using CC-PPCA we get 90% classification accuracy, which is similar result to the best in the literature. The proposed method is very simple to train and implement. |
URI : | http://www.repositoriodigital.ipn.mx/handle/123456789/14981 |
ISSN : | 1405-5546 |
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