소규모 합성곱 신경망을 사용한 연령 및 성별 분류

• 영문명: Age and Gender Classification with Small Scale CNN
• 발행기관: 한국전자통신학회
• 저자명: Uraimov Jamoliddin 류재흥(Jae Hung Yoo)
• 간행물 정보: 『한국전자통신학회 논문지』제17권 제1호, 99~104쪽, 전체 6쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2022.02.28

국문 초록

인공지능은 놀라운 이점으로 우리 삶의 중요한 부분을 차지하고 있다. 기계는 이미지에서 물체를 인식하는 것, 특히 사람들을 정확한 나이와 성별 그룹으로 분류하는 것에 있어서 인간을 능가하고 있다. 이러한 측면에서 나이와 성별 분류는 최근 수십 년 동안 컴퓨터 비전 연구자들 사이에서 뜨거운 주제 중 하나였다. 심층 합성곱 신경망(CNN) 모델의 배포는 최첨단 성능을 달성했다. 그러나 대부분의 CNN 기반 아키텍처는 수십 개의 훈련 매개 변수로 매우 복잡하기 때문에 많은 계산 시간과 자원이 필요하다. 이러한 이유로 기존 방법에 비해 훈련 매개 변수와 훈련 시간이 현저히 적은 새로운 CNN기반 분류 알고리즘을 제안한다. 덜 복잡함에도 불구하고 우리 모델은 UTKFace 데이터 세트에서 연령 및 성별 분류의 더 나은 정확도를 보여준다.

영문 초록

Artificial intelligence is getting a crucial part of our lives with its incredible benefits. Machines outperform humans in recognizing objects in images, particularly in classifying people into correct age and gender groups. In this respect, age and gender classification has been one of the hot topics among computer vision researchers in recent decades. Deployment of deep Convolutional Neural Network(: CNN) models achieved state-of-the-art performance. However, the most of CNN based architectures are very complex with several dozens of training parameters so they require much computation time and resources. For this reason, we propose a new CNN-based classification algorithm with significantly fewer training parameters and training time compared to the existing methods. Despite its less complexity, our model shows better accuracy of age and gender classification on the UTKFace dataset.

목차

Ⅰ. Introduction

Ⅱ. Related works

Ⅲ. Datasets

Ⅳ. Proposed Method

Ⅴ. Experimental Results

Ⅵ. Conclusions

References

키워드

나이 분류 성별 분류 필터링 되지 않은 영상 인식 불균형 분류 문제 Age Classification Gender classification Unfiltered Image Recognition Imbalanced Classification Problems