Отрывок: В связи с тем, что при видеосъемке значительное влияние на точность результатов оказывают внешние факторы, необходима нормализация входных данных. Для этого в СНС можно добавить дополнительный первый слой Mean-Variance Normalization (MVN), который позволяет нормализовать интенсивность значений пикселей изображения. Среднее время работы алгоритмов на машине Intel Core i5-2400 CPU, 64-bit ...
Название : | Сверточные нейронные сети в задаче распознавания пола и возраста по видеоизображению |
Другие названия : | Convolutional Neural Networks in Age and Gender Video-based Recognition |
Авторы/Редакторы : | Харчевникова, А.С. Савченко, А.В. Kharchevnikova, A.S. Savchenko, A.V. |
Ключевые слова : | Deep learning gender recognition age recognition convolutional neural networks classifier fusion |
Дата публикации : | 2018 |
Издательство : | Новая техника |
Библиографическое описание : | Харчевникова А.С. Сверточные нейронные сети в задаче распознавания пола и возраста по видеоизображению / А.С. Харчевникова, А.В. Савченко // Сборник трудов IV международной конференции и молодежной школы «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2018) - Самара: Новая техника, 2018. - С.916-924 |
Аннотация : | Исследуется задача определения пола и возраста по видеоизображению лица с использованием глубоких сверточных нейронных сетей. Проведен сравнительный анализ существующих методов агрегации решений, полученных для отдельных кадров. В целях повышения точности идентификации пола и возраста разработана информационная система, в которой реализованы несколько алгоритмов построения коллективов решающих правил. Проведено экспериментальное исследование для баз видеоданных IJB-A, Indian Movies и Kinect. Показано, что наиболее точные решения для распознавания пола и идентификации возраста достигаются, соответственно, с помощью среднего геометрического и математического ожидания оценок апостериорных вероятностей, полученных со слоя softmax сверточных нейронных сетей. In this paper we examine the age and gender video-based recognition problem using deep convolutional neural networks. The comparative analysis of classifier fusion algorithms to aggregate decisions for individual frames is presented. In order to improve the age and gender identification accuracy we implement the video-based recognition system with several aggregation methods. We provide the experimental comparison for IJB-A, Indian Movies and Kinect datasets. It is demonstrated that the most accurate decisions are obtained using the geometric mean and mathematical expectation of the outputs at softmax layers of the convolutional neural networks for gender recognition and age prediction, respectively. |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : | http://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Svertochnye-neironnye-seti-v-zadache-raspoznavaniya-pola-i-vozrasta-po-videoizobrazheniu-69114 |
Другие идентификаторы : | Dspace\SGAU\20180513\69114 Dspace\SGAU\20180516\69114 |
Располагается в коллекциях: | Информационные технологии и нанотехнологии |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
paper_124.pdf | Основная статья | 291.46 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.