Написать рефераты, курсовые и дипломы самостоятельно.  Антиплагиат.
Студенточка.ru: на главную страницу. Написать самостоятельно рефераты, курсовые, дипломы  в кратчайшие сроки
Рефераты, курсовые, дипломные работы студентов: научиться писать  самостоятельно.
Контакты Образцы работ Бесплатные материалы
Консультации Специальности Банк рефератов
Карта сайта Статьи Подбор литературы
Научим писать рефераты, курсовые и дипломы.


подбор литературы периодические источники литература по предмету

Computer Vision Based Gender Detection from Facial Image



Год выпуска: 2013
Автор: Emon Kumar Dey
Издательство: LAP Lambert Academic Publishing
Страниц: 80
ISBN: 9783659412097
Описание
Computer vision-based gender detection from facial image is a challenging and important task for computer vision-based researchers. The automatic gender detection from face image has potential applications in visual surveillance and human-computer interaction sys- tems (HCI). Human faces provide important visual information for gender perception. The system described in this book can automatically detect face from input images and the detected facial area is taken as region of interest (ROI). Some techniques and algorithm of Image Processing is applied on that ROI which identifies the gender of the face image.The experimental reseult described on chapter 4 in this book finds the accuracy of the system is more than 80%.


Похожие книги

  1. Gary Bradski, Adrian Kaehler. Learning OpenCV: Computer Vision with the OpenCV Library. – М.: O'Reilly Media, 2008. – 556 с.
  2. Robert Fisher. Dictionary of Computer Vision and Image Processing. – М.: , 1987. – 340 с.
  3. Robert J. Schalkoff. Digital Image Processing and Computer Vision. – М.: , 1989. – 490 с.
  4. Edited by Da-Wen Sun. Computer Vision Technology for Food Quality Evaluation. – М.: Academic Press, 2007. – 608 с.
  5. Supratim Gupta. Ocular Motion from Facial Image Sequence to Detect Human Alertness. – М.: Scholars Press, 2014. – 188 с.
  6. Pallabi Bhowmick. Computer Vision. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2012. – 108 с.
  7. Priyanka Khandelwal,Krishna Kant Singh and Akansha Mehrotra. Unsupervised Change Detection from Satellite Images Using KCN. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2014. – 100 с.
  8. Ioannis Brilakis. Content Based Integration of Construction Site Images. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2009. – 384 с.
  9. Shahriar Ahmed,Abu Farzan Mitul and Muhammad Rakeeb. A Vision Based Motion Capture System. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2013. – 56 с.
  10. Sushma Jaiswal. Automatic 3D Face Recognition And Modeling From 2D Images. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2011. – 208 с.
  11. Andreas Kalva. Collision detection system using computer vision on low power devices. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2014. – 84 с.
  12. Thomas Moeslund. Human Motion Capture using Computer Vision. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2010. – 280 с.
  13. Robin Wolz. Automated Biomarker Extraction from Medical Images. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2011. – 156 с.
  14. Emon Kumar Dey. Computer Vision Based Gender Detection from Facial Image. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2013. – 80 с.
  15. Teresa Terroso. 3D Object Reconstruction using Computer Vision. – М.: Scholars' Press, 2014. – 276 с.
  16. Muhammad Amar,Khalid Mahmood ul Hasan and Umar Farooq. Vision Based Robot Navigation. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2013. – 104 с.
  17. Shifeng CHEN. Labeling Problems with Smoothness-Based Priors in Computer Vision. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2010. – 156 с.

Образцы работ

Тема и предметТип и объем работы
Жан-Жак Анно искатель приключений
Культурология
Курсовая работа
25 стр.
Особенности виртуального общения
Психология
Курсовая работа
28 стр.
Грамматический анализ субстантивированных прилагательных и причастий
Русский язык
Курсовая работа
38 стр.
Математические модели океанических течений
Переводоведение (теория перевода)
Курсовая работа
42 стр.



Задайте свой вопрос по вашей теме

Гладышева Марина Михайловна

marina@studentochka.ru
+7 911 822-56-12
с 9 до 21 ч. по Москве.
Контакты
marina@studentochka.ru
+7 911 822-56-12
с 9 до 21 ч. по Москве.
Поделиться
Мы в социальных сетях
Реклама



Отзывы
Сергей, 01.06
Спасибо большое за оперативность! сегодня преподу все скинули. надеюсь его все устроит