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摘要:
性别检测一直是计算机视觉研究和应用中的热门话题。目前性别的检测主要是设计有效的特征提取的方法提取人物脸部特征,然后利用分类器实现二分类。作为深度学习的重要组成部分,卷积神经网络在图像分类、语音识别等领域取得很好的效果。对于传统特征提取的方法在有些情况下并不能达到满意的效果,使用卷积神经网络与传统特征相结合的方法,提取行人头部与衣着信息进行训练进而检测行人性别。由对比实验结果可知,识别正确率可以达到85.5%,证明该方法的有效性。
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 视频监控下的行人性别检测
来源期刊 现代计算机:中旬刊 学科 工学
关键词 特征提取 图像分类 卷积神经网络
年,卷(期) 2018,(10) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 29-33
页数 5页 分类号 TP277
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈临强 杭州电子科技大学计算机学院 43 244 7.0 13.0
2 苏宁 杭州电子科技大学计算机学院 2 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
特征提取
图像分类
卷积神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代计算机:中旬刊
月刊
1007-1423
44-1415/TP
广州市海珠区新港西路135号中山大学园B
46-205
出版文献量(篇)
9067
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