Publikace detail

Low-cost system for gender recognition using convolutional neural network

Autoři: Příhodová Kateřina | Jech Jakub

Rok: 2019

Druh publikace: článek ve sborníku

Název zdroje: Proceedings of 34th International Business Information Management Association Conference. Vision 2025: Education Excellence and Management of Innovations through Sustainable Economic Competitive Advantage, IBIMA 2019

Název nakladatele: International Business Information Management Association-IBIMA

Místo vydání: Norristown

Strana od-do: 6316-6322

Tituly:

Jazyk	Název	Abstrakt	Klíčová slova
cze	Levný systém pro rozpoznávání pohlaví pomocí konvoluční neuronové sítě	Rozpoznávání pohlaví podle obrázků lidské tváře je v počítačovém vidění důležitým úkolem. Charakteristiky s největší genderovou rozmanitostí jsou obličej a pánev, takže článek používá k určení pohlaví obrázky obličeje. Existuje mnoho důvodů pro automatické určení pohlaví. Jedním z nich je vizuální dohled. Mezi další aplikace patří marketing, inteligentní uživatelská rozhraní, demografické studie. Tato práce představuje moderní přístup k identifikaci pohlaví pomocí dronů a specializovaných neuronových sítí. Tento článek používá data UAV, jedná se o levné řešení sběru dat. Data mají velmi vysoké rozlišení, takže je možné získat výřezy obličeje. Výřezy obličeje se pak používají k určení pohlaví. Pro klasifikaci se používá konvoluční neuronová síť AlexNet. Systém před zařazením nevyžaduje žádné předběžné zpracování a extrakci prvků. Pokusy byly provedeny na databázi 500 obličejových obrázků. Duplikace dat byla minimalizována pomocí naplánování letu. Přesnost rozpoznávání pohlaví je 95,14%, pro výcvik bylo použito 70% dat.	rozpoznávání pohlaví; konvoluční neuronové sítě; UAV
eng	Low-cost system for gender recognition using convolutional neural network	Gender recognition of human face images is an important task in computer vision. The characters with the greatest gender diversity are the face and the pelvis, so the article uses face images to determine the gender. There are many reasons to automatically determine gender. One of them is visual surveillance. Other applications includes marketing, intelligent user interfaces, demographic studies. This paper presents a modern approach in identifying gender by using drones and specialized neural networks. This paper uses UAV data, it is a low cost data acquisition solution. The data has a very high resolution, so it is possible to obtain face cut-outs. Face cut-outs are then used to determine gender. The convolutional neural network AlexNet is used for classification. The system does not require any pre-processing and features extraction before classification. The experiments were performed on a database of 500 face images. Duplication of data was minimized due to the flight planned in advance. The obtained accuracy of gender recognition is 95.14%, 70% data was used for training.	gender recognition; convolutional neural network; UAV

Search

Přihlášení pro studenty

Přihlášení pro zaměstnance

Publikace detail

Ústavy

Pracoviště

Jak nás najdete?

Služby

Často hledáte