gender recognition | BriefGPT

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使用一组庞大的手部图像数据进行性别识别和生物识别
本研究提出了一个大型数据集，其中包含详细的基准信息，用于人类手图像（背侧和掌侧）的性别识别和生物识别。利用卷积神经网络来训练，设计了一个两流的 CNN 来解决性别识别问题。该模型可以被用作特征提取器，为生物识别任务提供支持向量机分类器的输入
PDF7 years ago
ICCV深度神经网络在年龄和性别分类中的理解和比较
本研究使用四种不同的神经网络模型，并研究了不同的人脸对齐方法对模型的影响。研究证明，适当的参数初始化和简单的预处理步骤可以提高性别识别的表现。
PDF7 years ago
以渐进式神经网络进行情感识别的迁移学习
本研究探讨如何在说话人识别、情感识别和性别识别三个语音非语言任务之间转移知识，并将其扩展到交叉数据集任务，比较使用渐进神经网络与预训练和微调的传统深度学习方法。结果表明，表情识别可以受益于使用最初学习不同语音非语言任务的表示，并且转移学习可
PDF7 years ago
本地深度神经网络用于年龄和性别分类
本文介绍了一种简化的本地深度神经网络方法，通过仅使用 9 个覆盖整个面部区域的重叠图像块，降低了训练时间，同时性能略有降低，试验表明眼部区域有助于性别识别，口部和眼睛区域对年龄识别有用。
PDF7 years ago
DAGER：使用卷积神经网络进行深度年龄、性别和情感识别
本文描述了 Sighthound 的全自动年龄、性别和情感识别系统的细节，他们通过半监督流水线收集大型标签数据集来提高深度学习网络的能力，最后在几个公共基准测试中获得出色的结果，该系统现在通过 Sighthound Cloud API 向开
PDF7 years ago
人脸分析的全功能卷积神经网络
本文提出一种使用单个深度卷积神经网络进行人脸检测，人脸对齐，姿态估计，性别识别，微笑检测，年龄估计和人脸识别的多用途算法，通过多任务学习框架实现了对 CNN 模型的共享参数的规范化，并在不同领域和任务之间建立协同关系，实验结果表明该网络对人
PDF8 years ago
HyperFace：面部检测、特征点定位、姿态估计和性别识别的深度多任务学习框架
使用深度卷积神经网络 (CNN) 的 HyperFace 算法能够同时进行面部检测、标志定位、姿势估计和性别识别，是一种基于多任务学习的算法，通过融合深度 CNN 的中间层并锁定不同任务之间的协同作用来提高算法的效率和精度，此外，Hyper
PDF8 years ago