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Multi-modal gender classification using support vector machines (SVMs)

机译:使用支持向量机(SVM)的多模式性别分类

摘要

A multi-modal system for determining the gender of a person using support vector machines (SVMs). Gender classification is first performed on visual (thumbnail frontal face) and audio (feature extracted from speech) data using support vector machines (SVMs). The decisions obtained from individual SVM-based gender classifiers are used as input to train a final classifier to decide the gender of an individual.
机译:一种用于使用支持向量机(SVM)确定人员性别的多模式系统。首先使用支持向量机(SVM)对视觉(缩略图正面)和音频(从语音中提取的特征)数据进行性别分类。从基于SVM的各个性别分类器中获得的决策用作输入,以训练最终的分类器来决定一个人的性别。

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