在雲端計算中使用支援向量機來做性別分類

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題名:	在雲端計算中使用支援向量機來做性別分類
其他題名:	Using Support Vector Machines for Gender Classification on Cloud Computing
作者:	周俊昌;洪文斌;王文檀
貢獻者:	淡江大學資訊工程學系
關鍵詞:	雲端計算;性別辨識;區域二元模式;支援向量機;Cloud Computing;Gender Recognition;Local Binary Pattern;Support Vector Machine
日期:	2011-12
上傳時間:	2012-04-15 05:44:37 (UTC+8)
出版者:	淡江大學資訊工程學系
摘要:	在本論文中，我們提出一個在雲端計算中使用支援向量機來作性別分類的系統。在此系統中，用戶端（例如手機）負責偵測人臉區域，並使用區域二元模式法作為人臉特徵值，再降低此特徵值維度，用來減低系統運算之負擔，最後傳送到雲端的伺服器做性別辨識。伺服器端首先利用支援向量機來訓練性別分類器，因為它需要大量的計算與記憶體。訓練完成後，伺服器就可以辨識用戶端所傳送之影像的性別，再把辨識的結果回報給用戶端。在本實驗中，我們對FERET人臉資料庫做了五次交叉驗證，並獲得93.21%的辨識率。
關聯:	2011海峽兩岸資訊科學與資訊技術學術交流會議暨亞太大學資訊教育數位學習發展研討會論文集
顯示於類別:	[資訊工程學系暨研究所] 會議論文

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