CNN-based Gender Prediction in Uncontrolled Environments

Home Page
About
Submit A Journal
Submit A Conference
Submit Paper/Book
- Submit a Preprint
- Submit a Book
Contact

Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi
Volume:9 Issue:2
CNN-based Gender Prediction in Uncontrolled Environments

CNN-based Gender Prediction in Uncontrolled Environments

Authors : Kazım YILDIZ, Engin GÜNEŞ, Anil BAS

Pages : 890-898

Doi:10.29130/dubited.763427

View : 36 | Download : 12

Publication Date : 2021-04-25

Article Type : Research Paper

Abstract :Üretilen ve toplanan veri miktarının giderek artması ile birlikte yapay zekâ teknolojilerin kullanılması kaçınılmaz hale gelmiştir. Bu teknolojilerden biri olan derin öğrenme teknikleri kullanılarak bilgisayarlı görü ve görüntü işleme alanlarında yüz analizi ve sınıflandırma gibi görevlerde yüksek performans alınabilmektedir. Bu çalışmada derin öğrenme algoritmalarından Evrişimsel Sinir Ağları (CNN) kullanılmıştır. Bu algoritma ile oluşturulan model, yüz görüntüleriyle eğitilmiş ve cinsiyet tahmini yapılmıştır. Yapılan deneyler sonucunda VGGFace2 veri seti üzerinde 93.71% ve Adience veri seti üzerinde 85.52% oranında başarı sağlanmıştır. Çalışmanın amacı düşük çözünürlükteki resimleri yüksek doğrulukla sınıflandırabilmektir.
Keywords : CNN, VGGFace2, Adience, Görüntü sınıflama, Cinsiyet sınıflama

ORIGINAL ARTICLE URL

* There may have been changes in the journal, article,conference, book, preprint etc. informations. Therefore, it would be appropriate to follow the information on the official page of the source. The information here is shared for informational purposes. IAD is not responsible for incorrect or missing information.