<![CDATA[Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan metode untuk memperkirakan usia dan jenis kelamin seseorang berdasarkan gambar wajah, menggunakan pelatihan mendalam CNN yang dapat secara akurat mengenali usia dan jenis kelamin. Informasi yang diekstraksi dapat berguna dalam, misalnya, keamanan atau aplikasi komersial. Ini adalah masalah estimasi yang sulit, karena satu-satunya informasi yang kami miliki adalah gambar, itulah tampilan orang itu. Aspek selanjutnya dari penelitian ini saya fokus pada penggabungan arsitektur untuk usia dan pengenalan gender untuk mengambil keuntungan dari karakteristik usia spesifik gender dan karakteristik gender spesifik usia yang melekat dalam gambar. Ini berasal dari pengamatan bahwa klasifikasi jenis kelamin adalah tugas-tugas yang secara inheren lebih mudah daripada klasifikasi usia, karena semakin sedikit kelas potensial dan variasi wajah intra-gender yang lebih menonjol. Dengan pelatihan pengklasifikasi usia yang berbeda untuk setiap jenis kelamin saya menemukan bahwa saya dapat meningkatkan kinerja klasifikasi usia, meskipun klasifikasi gender tidak melihat hasil yang signifikan.]]>
Copyrights © 2020
