35986841_10216840653711318_1105697261150535680_n
Normal view MARC view ISBD view

Gender Recognition Using Euclidean Distance Classification \\ GP \\ Dr. Ahmed Farouk (2018 - 2019 )

By: Ibrahim Osama Khairy El-Tamimi 164571.
Material type: TextTextSeries: Computer Science DISTINGUISHED PROJECTS 2019. Publisher: Giza : MSA, 2019Description: 47 p.Subject(s): Distance Classification | Euclidean DistanceDDC classification: 005 Online resources: FULL TEXT PRESS HERE Summary: Gender recognition plays an important role in many fields, where many industries want to provide this service of gender automatic recognition. It also plays a big role in marketing strategies where this system can help tell which gender is interested in a specific product more. This project will be able to identify whether a person in a specific image is male or female using SIFT descriptor key points, the feature vector of the faces from images, classify the input using the Euclidean distance and the success percentage after using several testing methodology and the best percentage came from one to average method which is 70%. For future work of this project, Machine learning could be added and will change a lot in the final results as in using machine, the key points that being generated could be used in training several images and by testing it will automatically give me the result whether the gender is female or male without using computational method and a lot of mathematics as in Euclidean distance method.Summary: التعرف على نوع الجنس له دورًا مهمًا في العديد من المجالات ، حيث ترغب العديد من الصناعات في تقديم هذه الخدمة للتعرف التلقائي على النوع الاجتماعي. كما أنه يلعب دورًا كبيرًا في استراتيجيات التسويق حيث يمكن لهذا النظام المساعدة في تحديد النوع الاجتماعي المهتم بمنتج معين أكثر. سيكون هذا المشروع قادرًا على تحديد ما إذا كان شخص ما في صورة معينة ذكرًا أو أنثى باستخدام نقاط مفتاح واصف SIFT ، وموجه المعالم للوجوه من الصور ، وتصنيف المدخلات باستخدام المسافة الإقليدية ونسبة النجاح بعد استخدام منهجية الاختبار و جاءت أفضل نسبة من طريقة واحدة إلى متوسطة وهي 70٪. بالنسبة للعمل المستقبلي لهذا المشروع ، يمكن إضافة "التعلم الآلي" وسوف يتغير كثيرًا في النتائج النهائية كما هو الحال في استخدام "الجهاز" ، ويمكن استخدام النقاط الرئيسية التي يتم إنشاؤها في تدريب عدة صور ومن خلال اختباره ، سيعطيني تلقائيًا النتيجة سواء الجنس أنثى أو ذكر باستخدام الطريقة الحسابية والكثير من الرياضيات كما هو الحال في طريقة المسافة الإقليدية.
List(s) this item appears in: CS D.G.P 2018 / 2019
Tags from this library: No tags from this library for this title. Log in to add tags.
    Average rating: 0.0 (0 votes)
Item type Current location Call number Status Date due Barcode
Distinguished Graduation Projects Distinguished Graduation Projects Centeral Library
Soft Copy located on library Cataloge
GP266CS2019 (Browse shelf) Available 82035

Computer Science

Gender recognition plays an important role in many fields, where many
industries want to provide this service of gender automatic recognition. It also
plays a big role in marketing strategies where this system can help tell which
gender is interested in a specific product more. This project will be able to identify
whether a person in a specific image is male or female using SIFT descriptor key
points, the feature vector of the faces from images, classify the input using the
Euclidean distance and the success percentage after using several testing
methodology and the best percentage came from one to average method which is
70%. For future work of this project, Machine learning could be added and will
change a lot in the final results as in using machine, the key points that being
generated could be used in training several images and by testing it will
automatically give me the result whether the gender is female or male without
using computational method and a lot of mathematics as in Euclidean distance
method.

التعرف على نوع الجنس له دورًا مهمًا في العديد من المجالات ، حيث ترغب العديد من الصناعات في
تقديم هذه الخدمة للتعرف التلقائي على النوع الاجتماعي. كما أنه يلعب دورًا كبيرًا في استراتيجيات التسويق
حيث يمكن لهذا النظام المساعدة في تحديد النوع الاجتماعي المهتم بمنتج معين أكثر. سيكون هذا المشروع
قادرًا على تحديد ما إذا كان شخص ما في صورة معينة ذكرًا أو أنثى باستخدام نقاط مفتاح واصف SIFT
، وموجه المعالم للوجوه من الصور ، وتصنيف المدخلات باستخدام المسافة الإقليدية ونسبة النجاح بعد
استخدام منهجية الاختبار و جاءت أفضل نسبة من طريقة واحدة إلى متوسطة وهي 70٪. بالنسبة للعمل
المستقبلي لهذا المشروع ، يمكن إضافة "التعلم الآلي" وسوف يتغير كثيرًا في النتائج النهائية كما هو الحال
في استخدام "الجهاز" ، ويمكن استخدام النقاط الرئيسية التي يتم إنشاؤها في تدريب عدة صور ومن خلال
اختباره ، سيعطيني تلقائيًا النتيجة سواء الجنس أنثى أو ذكر باستخدام الطريقة الحسابية والكثير من
الرياضيات كما هو الحال في طريقة المسافة الإقليدية.

There are no comments for this item.

Log in to your account to post a comment.

Click on an image to view it in the image viewer