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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.1
- 수록면
- 39 - 51 (13page)
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Image-based gender classification and age estimation of human are classic problems in computer vision. Most of researches in this field focus just only one task of either gender classification or age estimation and most of the reported methods for each task focus on accuracy performance and are not computationally light. Thus, running both tasks together simultaneously on low cost mobile or embedded systems with limited cpu processing speed and memory capacity are practically prohibited. In this paper, we propose a novel light-weight gender classification and age estimation method based on ensemble multitasking deep learning with light-weight processing neural network architecture, which processes both gender classification and age estimation simultaneously and in real-time even for embedded systems. Through experiments over various well-known datasets, it is shown that the proposed method performs comparably to the state-of-the-art gender classification and/or age estimation methods with respect to accuracy and runs fast enough (average 14fps) on a Jestson Nano embedded board.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 배경 이론 및 관련 연구
3. 제안 경량 앙상블 딥러닝 멀티태스킹 기반 성별분류 및 나이 예측 시스템
4. 실험
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (33)
참고문헌 신청
R.A. Jules, R. Tapamo, and A.O. Adewumi, “Age Estimation via Face Images: a Survey,” EURASIP Journal on Image and Video Processing, Article No. 42, pp. 1-35, 2018.
P. Punyani, R. Gupta, and A. Kumar, “Neural Networks for Facial Age Estimation: a Survey on Recent Advances,” Artificial Intelligence Review, Vol. 53, pp. 3299–3347, 2020.
K. Oh, and S.-K. Kwon, “Implementation of Character Floating Hologram by Age and Gender Recognitions using Depth Images,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 22, No. 2, pp. 146-156, 2019.
S. Ruder, “An Overview of Multi-Task Learning in Deep Neural Networks,” arXiv Preprint, arXiv:1706.05098, 2017.
A.G. Howard, et al., “Mobilenets: Efficient Convolutional Neural Networks For Mobile Vision Applications,” arXiv Preprint, arXiv: 1704.04861, 2017.
P. Punyani, R. Gupta, and A. Kumar, “Neural Networks for Facial Age Estimation: a Survey on Recent Advances,” Artificial Intelligence Review, Vol. 53, pp. 3299–3347, 2020.
K. Oh, and S.-K. Kwon, “Implementation of Character Floating Hologram by Age and Gender Recognitions using Depth Images,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 22, No. 2, pp. 146-156, 2019.
S. Ruder, “An Overview of Multi-Task Learning in Deep Neural Networks,” arXiv Preprint, arXiv:1706.05098, 2017.
A.G. Howard, et al., “Mobilenets: Efficient Convolutional Neural Networks For Mobile Vision Applications,” arXiv Preprint, arXiv: 1704.04861, 2017.
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