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| Themen | Wirtschaftswissenschaft, Finanzen, Betriebswirtschaft und Management Betriebswirtschaft und Management Unternehmensberatung |
|---|---|
| ISBN | 9786204797304 |
| Sprache | Portugiesisch |
| Erscheinungsdatum | 25.05.2022 |
| Größe | 220 x 150 mm |
| Verlag | Edições Nosso Conhecimento |
| Lieferzeit | Lieferung in 7-14 Werktagen |
| Herstellerangaben | Anzeigen Str. Armeneasca 28/1, office 1 | MD-2012 Chisinau info@omniscriptum.com |
O principal objectivo deste estudo é descobrir qual dos algoritmos de aprendizagem de máquinas mais utilizados tem um bom desempenho para o reconhecimento do género. O objectivo do estudo é desenvolver um sistema que possa reconhecer o género de um humano apenas com base em características faciais frontais. Este sistema irá classificar as imagens faciais desconhecidas em masculino ou feminino, comparando-as com as imagens do conjunto de formação. A comparação será feita entre as técnicas mais comummente utilizadas para o reconhecimento do género que são o Algoritmo Genético (GA) e a Máquina Vectorial de Apoio (SVM ) com base nas características faciais de uma imagem estática. Os nossos resultados mostraram que a nossa proposta SVM é melhor na detecção do género em comparação com o Algoritmo Genético.
| Themen | Wirtschaftswissenschaft, Finanzen, Betriebswirtschaft und Management Betriebswirtschaft und Management Unternehmensberatung |
|---|---|
| ISBN | 9786204797304 |
| Sprache | Portugiesisch |
| Erscheinungsdatum | 25.05.2022 |
| Größe | 220 x 150 mm |
| Verlag | Edições Nosso Conhecimento |
| Lieferzeit | Lieferung in 7-14 Werktagen |
| Herstellerangaben | Anzeigen Str. Armeneasca 28/1, office 1 | MD-2012 Chisinau info@omniscriptum.com |
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