| Версия | 2.0 |
|---|---|
| Ношир | Luigi Rosa |
| Рӯзи нашр | 06 Ноя 2012 |
| Санаи иловашуда | 06 Ноя 2012 |
| Талаботи ОС | Windows 2003, Windows Vista, Windows 98, Windows Me, Windows, Windows NT, Windows 2000, Windows 8, Windows Server 2008, Windows 7, Windows XP |
| Талабот | Matlab |
| Боргирии умумӣ | 659 |
| Нарх | Free |
Тавсифи
Чеҳраи инсон дорои маълумоти гуногун барои муоширати иҷтимоии мутобиқшавӣ байни одамон мебошад. Дарвоқеъ, афрод метавонанд бо роҳҳои гуногун чеҳраро коркард кунанд, то онро аз рӯи шахсияташ гурӯҳбандӣ кунанд ва дар баробари як қатор хусусиятҳои демографӣ, аз қабили ҷинс, этникӣ ва синну сол. Аз ҷумла, эътирофи ҷинси инсон муҳим аст, зеро одамон вобаста ба ҷинс ба таври гуногун вокуниш нишон медиҳанд. Илова бар ин, як равиши бомуваффақияти таснифоти гендерӣ метавонад иҷрои бисёр барномаҳои дигар, аз ҷумла шинохти шахс ва интерфейсҳои интеллектуалии инсон-компютерро афзоиш диҳад.
Мо дар асоси алгоритми AdaBoost алгоритми шинохти ҷинс таҳия кардем. Барои баланд бардоштани дақиқии ҳар як алгоритми омӯзиши додашуда афзоиш пешниҳод шудааст. Дар Boosting як одатан таснифотро бо дақиқии маҷмӯи тренингҳо аз нишондиҳандаи миёна зиёдтар эҷод мекунад ва сипас таснифоти ҷузъҳои навро барои ташкили ансамбле илова мекунад, ки қоидаи қарори муштараки он дар маҷмӯи таълим худсарона дақиқии баланд дорад. Дар чунин ҳолат, мо мегӯем, ки иҷрои таснифот "афзоиш ёфтааст". Дар маҷмӯъ, техника таснифкунандагони пайдарпайи ҷузъҳоро бо зермаҷмӯи тамоми маълумоти омӯзишӣ таълим медиҳад, ки бо назардошти маҷмӯи ҷории таснифкунандагони ҷузъҳо "аз ҳама иттилоотӣ" аст. AdaBoost (Adaptive Boosting) як мисоли маъмулии такмили омӯзиш аст. Дар AdaBoost, ба ҳар як намунаи омӯзиш вазн таъин карда мешавад, ки эҳтимолияти интихоб шудани онро барои баъзе таснифгари ҷузъҳои инфиродӣ муайян мекунад. Умуман, кас вазнҳоро дар тамоми тренинг барои якхела оғоз мекунад. Дар раванди таълим агар намунаи таълим дақиқ тасниф карда шуда бошад, пас имкони дубора дар таснифоти ҷузъҳои минбаъда истифода шудани он кам мешавад; баръакс, агар намуна ба таври дақиқ тасниф карда нашавад, пас имкони дубора истифода шудани он зиёд мешавад.
Рамз бо Database Stenford Face Student Medical Database санҷида шудааст, ки дараҷаи аълои шинохти 89,61% (200 тасвири зан ва 200 тасвири мардона, 90% барои омӯзиш ва 10% барои санҷиш истифода мешавад, аз ин рӯ 360 тасвири омӯзишӣ ва 40 тасвири санҷишӣ мавҷуд аст) дар маҷмӯъ ба таври тасодуфӣ интихоб карда шудааст ва дар байни тасвирҳои омӯзишӣ ва санҷишӣ ягон такрор вуҷуд надорад).
Шартҳои Индекс: Матлаб, манбаъ, код, гендер, эътироф, мушаххассозӣ, адабост, мард, зан.
