36、计算机视觉与网络数学测试：性别识别与自动评估的探索

计算机视觉与网络数学测试：性别识别与自动评估的探索

在当今科技飞速发展的时代，计算机视觉和网络技术在多个领域展现出了巨大的应用潜力。本文将深入探讨计算机视觉中的人类性别识别以及基于网络的数学测试自动评估这两个重要主题。

计算机视觉中的人类性别识别

在计算机视觉领域，人类性别识别是一个具有挑战性但又极具应用价值的研究方向。它主要分为基于步态和基于人体静态特征的性别识别两种方式。

基于步态的性别识别

基于步态的性别识别依赖于完整的步态序列。许多研究人员使用了不同的特征和分类器进行实验，以下是部分研究成果的总结：
| 第一作者及年份 | 特征提取 | 分类器 | 训练数据 | 测试数据 | 平均准确率（%） | 数据集特点 |
| — | — | — | — | — | — | — |
| Lu, 2010 | GEI + UDSA | 最近邻 | CASIA B：31m 31f (4092) | LOO - CV | 83 - 93（每视角） | M(0˚ - 180˚) |
| Felez, 2010 | 椭圆拟合 | SVM - 线性 | CASIA B：93m 31f (744) | 10 - CV | 94.7 | N |
| Hu, 2010 | Gabor + MMI | GMM - HMM | CASIA B：31m 31f (372) | 31 - CV | 96.77 | N |
| Hu, 2011 | 椭圆拟合 & 姿态指数 | MRCF | CASIA B：31m 31f (372)
IRIP：32m 28f (300) | 31 - CV
LOO