Clasificación de género utilizando medidas antropométricas, análisis de texturas y la arquitectura ANFIS

Abstract

La automatización del proceso de clasificación de género está justificado por diversas aplicaciones que juegan un rol muy importante en la interacción entre los humanos y la computadora como: motores de búsqueda, recolección de datos demográficos y como parte de frameworks biométricos y psicológicos. En el presente artículo se diseña un método de clasificación de género utilizando imágenes faciales y la arquitectura ANFIS como clasificador, la cual nos ofrece las ventajas de la lógica difusa y las redes neuronales. La metodología propuesta nos llevará por varias fases, en las cuales se usarán diferentes métodos para la extracción de las características del rostro, como son ojos, frente, nariz, boca, barbilla, etc., así como el algoritmo LBP (Local Binary Pattern) que ayudan en la extracción de texturas y el análisis antropométrico. Se realizaron pruebas utilizando 428 imágenes los cuales fueron introducidos al clasificador, y se obtuvo un porcentaje de clasificación del 86.44%.