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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.12
- 수록면
- 1,943 - 1,950 (8page)
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Recently, gender classification has attracted a great deal of attention in the field of video surveillance system. It can be useful in many applications such as detecting crimes for women and business intelligence. In this paper, we proposed a method which can detect pedestrians from CCTV video and classify the gender of the detected objects. So far, many algorithms have been proposed to classify people according the their gender. This paper presents a gender classification using convolutional neural network. The detection phase is performed by AdaBoost algorithm based on Haar-like features and LBP features. Classifier and detector is trained with data-sets generated form CCTV images. The experimental results of the proposed method is male matching rate of 89.9% and the results shows 90.7% of female videos. As results of simulations, it is shown that the proposed gender classification is better than conventional classification algorithm.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 성별구분 구성 요소
3. 제안하는 성별구분 방법
4. 실험 및 결과 고찰
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - S. Lawrence / 1997 / Face Recognition : A Convolutional Neural-Network Approach / IEEE Transactions on Neural Networks 8 (1) : 98 ~ 113
[학술대회논문] - A. Krizhevsky / 2012 / ImageNet Classification with Deep Convolu tional Neural Networks / Proceeding of Advances in Neural Information Processing Systems : 1097 ~ 1105
[학술지(정기간행물)] - S.A. Khan / 2013 / Optimized Features Selection for Gender Classification Using Optimization Algorithms / Turkish Journal of Electrical Engineering & Computer Sciences 21 (5) : 1479 ~ 1494
[학술대회논문] - M. Hu / 2009 / A New Approach for Gender Classification Based on Gait Analysis / Proceeding of International Conference on Image and Graphics : 869 ~ 874
[학술지(정기간행물)] - 강주형 / 2014 / 방범용 CCTV를 위한 배회행위 탐지 솔루션 / 멀티미디어학회논문지 17 (1) : 15 ~ 25
[학술대회논문] - A. Krizhevsky / 2012 / ImageNet Classification with Deep Convolu tional Neural Networks / Proceeding of Advances in Neural Information Processing Systems : 1097 ~ 1105
[학술지(정기간행물)] - S.A. Khan / 2013 / Optimized Features Selection for Gender Classification Using Optimization Algorithms / Turkish Journal of Electrical Engineering & Computer Sciences 21 (5) : 1479 ~ 1494
[학술대회논문] - M. Hu / 2009 / A New Approach for Gender Classification Based on Gait Analysis / Proceeding of International Conference on Image and Graphics : 869 ~ 874
[학술지(정기간행물)] - 강주형 / 2014 / 방범용 CCTV를 위한 배회행위 탐지 솔루션 / 멀티미디어학회논문지 17 (1) : 15 ~ 25
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