Age Group and Gender Classification from Facial Images Based on Deep Neural Network Fusion

Authors : Eren KARAKAŞ, İbrahim Yücel ÖZBEK

Pages : 150-158

Doi:10.18185/erzifbed.887945

View : 25 | Download : 9

Publication Date : 2021-03-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Akıllı uygulamaların hızla gelişmesi sistemlerin yapay zekâya dayalı otomatik çıkarımlar yapmasının önünü açmış ve araştırmanın bu alana doğru kaymasına neden olmuştur. İnsan yüzü bu açıdan önemlidir. Çünkü duygu, ifade, yaş, cinsiyet gibi birçok özellik insan yüzünden elde edilebilir. Bu makalede yüz görüntülerinden yaş ve cinsiyet sınıflandırması üzerine birçok araştırma yapılmıştır. Evrişimsel sinir ağı tabanlı birçok algoritma çeşitli transfer öğrenme yöntemleri ile eğitilmiş ve sistem performansının artması için birçok modifikasyonlar yapılmıştır. Özellikle modellerden elde edilen sonuçlar füzyon yapılarak önerilen yöntemin başarısı artırılmıştır. Çalışmada önerilen yöntemin başarısını ölçmek için Adience veri seti kullanılmıştır. Bu veri seti filtrelenmemiş gerçek fotoğraflardan oluşturulmuştur ve bu nedenle düşük görüntü kalitesine sahip görüntüler içermektedir. Elde edilen deneysel sonuçlara göre önerilen yöntemin doğruluk performansı cinsiyet ve yaş sınıflandırması için sırasıyla %92,29 ve %60,26 olarak bulunmuştur.
Keywords : derin öğrenme, cinsiyet sınıflandırma, yaş sınıflandırma, adience, çoğunluk oylayıcı

ORIGINAL ARTICLE URL