KFUPM ePrints

Face-Based Gender Recognition

l Face-Based Gender Recognition. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

[img]PDF
Restricted to Abstract Only until 11 January 2018.

5Mb

Arabic Abstract

الأنظمة البيومترية هي أنظمة ترتبط بالخصائص الفسيولوجية المُمَيِزة لتحديد الأفراد ومن هذه الخصائص بصمة الأصبع، شبكية العين، قزحية العين، و توقيعات اليد. أحد أهم الخصائص الفسيولوجية للإنسان هو الوجه الذي يحتوي على العديد من المعلومات مثل الجنس، العمر، العرق و الحالة المزاجية للفرد. يعتبر التعرف و تحديد هوية الأشخاص إحدى التحديات المرتبطة بمجال تعلم الآلة و الذكاء الاصطناعي لإحتوائها ،على سبيل المثال، تحديد منطقة الوجه و تحديد معالمه. وعلى الرغم من وجود عدة أنظمة بيومترية بشكل واسع إلا إنها تعاني من إحتياجها لزمن كبير للمعالجة وذلك بسبب كبر حجم قاعدة بيانات الوجوه المستخدمة في هذه الأنظمة . لذلك أي عملية لتقليل زمن المعالجة سيكون له أثر في أداء النظام بالكامل. في هذه الأطروحة ، تم اقتراح نموذج للتعرف على الجنس لتقليل مساحة البحث في أنظمة تحديد اأو التعرف على الأشخاص باستخدام وجوههم. هناك أيضا عوامل أخرى يمكن استخدامها للقيام بهذا الغرض مثل لون البشرة و تعابير الوجه. الهدف من هذه الأطروحة هو تطوير خوارزمية معتمدة على الوجه للتعرف على الجنس باستخدام عدة سمات/ملامح للصورة. كما منحت الميزات الإحصائية اهتماما خاصا لقدرتها على تمثيل أفضل لمعالم الوجه. في هذه الأطروحة، تم تمثيل المناطق المحلية للوجه باستخدام السمات التالية: GIST، الرسم البياني الهرمي للتدرجات الموجهة (pyramid histogram of oriented gradients (PHOG))، GIST المعتمدة على تحويل جيب التمام المتقطع (discrete cosine transform (DCT))، تحليل العنصر الرئيسي (principal component analysis (PCA)). هذه السمات استخرجت من المناطق المحلية للوجه ومن ثم تم استخدام آلة المتجه االداعم (support vector machine (SVM)) كمصنف لهذه السمات. و في نهاية الأطروحة قيم أداء السمات المقترحة و المصنف بالمقارنة مع تقنيات حديثة مستخدمة في التعرف على الجنس المعتمدة على استخدام صور الوجه المكتسبة من بيئات غير المنضبطة.

English Abstract

Biometric systems are usually associated with the use of unique physiological characteristics such as fingerprints, hand geometry, retina, iris, and hand signatures to identify an individual. The human face is considered as one of the most important biometric traits that contains information about the subject gender, race, age, and mood. Face-based person recognition/identification is challenged by many problems including the detection of the face region and its landmarks. However, current deployments of large scale face-based biometric systems suffer from large processing times due to the steadily growing face databases used by these systems. Any reduction in processing times has great impact on the overall system performance. In this thesis, gender recognition is proposed to reduce the search space of face-based person identification/recognition systems. Other factors may be considered as well such as skin color and face expression. The objective of this thesis is to develop a face-based gender recognition algorithm using various image features. Statistical features are given special attention for their ability to represent better the face landmarks. In this thesis, local face regions are represented using the GIST, pyramid histogram of oriented gradients (PHOG), GIST based on the discrete cosine transform (DCT) and the principal component analysis (PCA) features. These features are extracted using the face local regions. Then, gender classification is carried out using a support vector machine (SVM) classifier on these features. Finally, the performance of the proposed features and classifier is evaluated against state-of-the-art gender classification techniques using face images acquired in uncontrolled environments.



Item Type:Thesis (Masters)
Subjects:Research > Information Technology
Divisions:College Of Computer Sciences and Engineering > Information and Computer Science Dept
Committee Advisor:GHOUTI, LAHOUARI
Committee Members:AHMED, MOATAZ and AL-KHATIB, WASFI
ID Code:140183
Deposited By:AL-WAJIH EBRAHIM QASEM SALEH (g201105930)
Deposited On:12 Jan 2017 10:59
Last Modified:12 Jan 2017 10:59

Repository Staff Only: item control page