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Ethnicity recognition under difficult scenarios using HOG

机译：使用HOG在困难情况下识别种族

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With the rapid advance of globalization, analyzing nationality and race/ethnicity groups is becoming an emerging research topic that has multi-disciplinary real-world applications such as surveillance systems and targeted advertisements. This paper presents an approach to automatically predict the ethnicity groups of individuals based on their facial characteristics. Several ethnicity groups are considered in this study including: Asian, Indian, and others (like Hispanic, Latino and Middle Eastern). The proposed approach extracts features based on the Histogram of Oriented Gradients (HOG) texture descriptor. Then, it trains a support vector machine (SVM) to detect ethnicity with promising achievable results when evaluated on a publicly available dataset of labelled images.
机译：随着全球化的迅速发展，分析国籍和种族/族裔群体已成为一个新兴的研究主题，具有多学科的实际应用，例如监视系统和定向广告。本文提出了一种根据其面部特征自动预测其种族群体的方法。本研究考虑了以下几个种族群体：亚洲，印度和其他种族（例如西班牙裔，拉丁裔和中东）。所提出的方法基于定向梯度直方图（HOG）纹理描述符提取特征。然后，当在公开可用的带标签图像数据集上进行评估时，它会训练支持向量机（SVM）来检测种族，并具有可实现的有希望的结果。

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