| Title: | Применение свёрточных нейронных сетей для установления возраста человека по изображению |
| Other Titles: | The using convolutional neural networks for determine the age of a person from an image |
| Authors: | Рудь, А.А. Рудь, С.А. Исаев, М.А. Савельев, Д.А. |
| Issue Date: | 2020 |
| Citation: | Рудь А.А. Применение свёрточных нейронных сетей для установления возраста человека по изображению / А.А. Рудь, С.А. Рудь, М.А. Исаев, Д.А. Савельев // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2020). Сборник трудов по материалам VI Международной конференции и молодежной школы (г. Самара, 26-29 мая): в 4 т. / Самар. нац.-исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем. обраб. изобр. РАН-фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН; [под ред. В. А. Фурсова]. – Самара: Изд-во Самар. ун-та, 2020. – Том 4. Науки о данных. – 2020. – С. 372-377. |
| Abstract: | В работе представлены результаты исследований определения биологического возраста человека по изображению лица. Для решения данной задачи использовались: алгоритм случайного леса с использованием гибридного фильтра Гессе и оператора локальных бинарных шаблонов, а также свёрточная нейронная сеть ResNet50. Приведены использованные наборы данных, проблемы, связанные с их применением, а также точность классификации при выбранном разделении возрастной линии. The paper presents the results of research to determine the biological age of a person using the image of the face. To solve this problem, we used a random forest algorithm using a hybrid Hesse filter and a local binary template operator, as well as a convolutional neural network ResNet50. The data sets used, the problems associated with their application, as well as the accuracy of classification in the selected division of the age line are presented. |
| URI: | http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/12715 |
| Appears in Collections: | Информационные технологии и нанотехнологии |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| ИТНТ-2020_том 4-372-377.pdf | 453.75 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.