Evaluation of Different Feature Descriptor Algorithms on Classification Task

机译：分类任务中不同特征描述符算法的评估

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In this paper, we have done an assessment to evaluate the efficiency of different feature descriptor algorithms like Local Binary Pattern (LBP), Scale Invariant Feature Transform (SIFT), Speeded-Up Robust Features (SURF) and Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB) on gender classification problem. The evaluation is done with and without using the feature descriptors and the results are compared to get a better understanding of the algorithms. Experiments are carried out on CAS-PEAL FRONTAL database.

机译：在本文中，我们进行了评估，以评估不同特征描述符算法（例如本地二进制模式（LBP），尺度不变特征变换（SIFT），加速鲁棒特征（SURF）和定向FAST和旋转公文包（ORB））的效率。）关于性别分类的问题。在使用和不使用特征描述符的情况下进行评估，并对结果进行比较，以更好地理解算法。实验在CAS-PEAL FRONTAL数据库上进行。

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来源
《International Conference on Computing, Communication, Control and Automation》|2019年|1-5|共5页
会议地点
作者
Pranav Gupta; Muskan Gupta; Priyanka Gulhane;
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作者单位

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会议组织
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正文语种
中图分类
关键词
LBP; SVM; SIFT; SURF; ORB; CNN; ANN;

机译：LBP; SVM; SIFT; SURF; ORB; CNN; ANN;

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