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The approach allows for differing degrees of supervision by increasing or decreasing the respective influence of labelled and unlabelled observations when building a classifier.
L'approche permet divers degrés de supervision en augmentant ou en diminuant l'influence respective des observations étiquetées et non étiquetées lors de la classificateur.
According to a feature of the present invention, the method comprises the steps of providing a training set of standard images, calculating intrinsic images corresponding to the standard images and building a classifier as a function of the intrinsic images.
Selon une caractéristique de la présente invention, le procédé comprend les étapes consistant à fournir un ensemble d'images standard pour la formation, calculer des images intrinsèques correspondant aux images standard, et créer un classificateur en fonction des images intrinsèques.
A method for classifying a test image (16) includes the steps of building a classifier (300), and classifying the test image (16) with the classifier (300).
L'invention concerne un procédé de classification d'une image test (16), qui comprend les étapes suivantes : construire un classifieur (300), et classifier l'image test (16) à l'aide du classifieur (300).
A method and system for building a classifier for use in facial gender recognition, and a method and system for facial image gender recognition.
L'invention concerne un procédé et un système de construction d'un classifieur pour une utilisation pour la reconnaissance de genre de visage, et un procédé et un système de reconnaissance de genre d'image de visage.
The methods of building a classifier for use in facial image gender recognition and of facial image gender recognition are based on both LBP features and Gabor features.
Les procédés de construction d'un classifieur pour une utilisation pour la reconnaissance de genre d'image de visage et de reconnaissance de genre d'image de visage sont basés à la fois sur des caractéristiques LBP et des caractéristiques Gabor.
In yet another embodiment, a combination of a genetic algorithm and a modified Random Mutation Hill Climbing algorithm is used for building a classifier.
Dans un autre mode de réalisation encore, une combinaison d'un algorithme génétique et d'un algorithme modifié RMHC (Random Mutation Hill Climbing) est utilisée pour élaborer un classificateur.
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