ÖHÜ Müh. Bilim. Derg. / OHU J. Eng. Sci. ISSN: 2564-6605 doi: 10.28948/ngumuh.383746 Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt 7, Sayı 1, (2018), xx -xx Omer Halisdemir University Journal of Engineering Sciences, Volume 7, Issue 1, (2018), xx-xx 14 Araştırma / Research GENDER PREDICTION FROM FACIAL IMAGES USING LOCAL BİNARY PATTERNS AND HİSTOGRAMS OF ORIENTED GRADIENTS TRANSFORMATIONS Tariq KHALIFA (ORCID ID: 0000-0003-4246-9846) 1 Gökhan ŞENGÜL (ORCID ID: 0000-0003-2273-4411) 2* 1 Computer Science Department, Engineering Faculty, Al Jabal Al Gharbi University, Gharian, Libya 2 Computer Engineering Department, Faculty of Engineering, Atilim University, Ankara, Turkey Geliş / Received: 27.02.2017 Kabul / Accepted: 12.09.2017 ABSTRACT Gender prediction from facial images can be used in a large number of applications including human-computer interaction, customer information measurement, access control, etc. Furthermore, it can substantially effect on many fields, such as security systems, biometric authentication, medical imaging systems, demographic studies, content based searching, and surveillance system. In this study, we proposed to use Local Binary Patterns (LBP) and Histograms of Oriented Gradients (HOG) as the feature extractor and k-Nearest Neighbor (k-NN) and Support Vector Machine (SVM) as the classifier in order to predict the gender of the people from facial images. We tested the proposed method in FERET and UTD databases. We used leave-one-out approach as the cross validation technique. The results are promising. Keywords: Facial images, gender prediction, Local Binary Patterns, Histograms of Oriented Gradients YEREL İKİLİ ÖRÜNTÜ VE YÖNLÜ GRADYANT HİSTOGRAMI KULLANILARAK YÜZ GÖRÜNTÜLERİNDEN CİNSİYET TAHMİNİ ÖZ Yüz görüntülerinden cinsiyet tahmini; insan-bilgisayar arayüzü, müşteri bilgilerinin ölçülmesi, erişim kontrolü gibi birçok alanda kullanılmaktadır. Bunlara ek olarak cinsiyet tahminin; güvenlik sistemleri, biyometrik kimlik doğrulama, medikal görüntüleme sistemleri, demografik çalışmalar, içerik tabanlı arama, izleme sistemleri gibi alanlarda da uygulanma potansiyeli bulunmaktadır. Bu çalışmada yüz görüntülerinden cinsiyet tahmini için yerel ikili örüntü (local binary patterns) ve yönlü gradyant histogramını özellik çıkarıcı ve sınıflandırıcı olarak da k-en Yakın Komşuluk ve Destek Vektör Makinelerini kullanan bir sistem önerilmiştir. Önerilen sistem FERET ve UTD veritabanlarında test edilmiştir. Testler esnasında birini dışarıda bırakma çapraz geçerleme tekniği uygulanmıştır. Elde edilen sonuçlar tatmin edici seviyededir. Anahtar Kelimeler: Yüz görüntüleri, cinsiyet tahmini, yerel ikili örüntü, yönlü granyant histogramı 1. INTRODUCTION Human beings can detect and recognize the gender of any person easily by only seeing to his/her face. On the other hand, it is a challenging task for computers, which modern world going to depend on it in everything. Predicting gender from facial images is an attractive research topic and important task for computer but still * Corresponding author / Sorumlu yazar. Tel.: +90 312 586 88 26; e-mail / e-posta: gokhan.sengul@atilim.edu.tr