Klasifikace pohlaví a věku osob v obrazových datech

Matúš Námešný

Diplomová práce

Gender and Age Classification in Camera Data

Anotace:

Odhad veku a pohlavia z obrazových dát je dôležitou aplikáciou počítačového videnia. Existuje veľa prístupov na riešenie tohto problému. V tejto práci vyhodnotíme tri rôzne metódy. Skombinujeme verejne dostupné datasety spolu s jedným datasetom, ktorý sme manuálne označili a natrénujeme najlepšiu metódu. Dáta ďalej rozšírime pridaním ďalšieho farebného kanálu. Ukážeme, že trénovanie s veľkým datasetom zvyšuje presnosť, ale pridanie farebného kanálu nie. Na základe výsledkov vznikla aplikácia na rozpoznávanie veku a pohlavia.

Abstract:

Age and gender prediction from images is an important application of computer vision. There are many approaches to solve this problem. We evaluate three different methods. We combine publicly available datasets and one manually labelled dataset into a large set and train the best method. We further extend the data by adding a colour channel to the images and train the best method. We show that training a network with a large dataset improves the performance, however adding additional colour channel does not. Based on our results we develop an application for age and gender classification.

Keywords

machine learning, computer vision, classification, image analysis

Jazyk práce: angličtina

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 20. 5. 2019

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 18. 6. 2019
• Vedoucí: doc. RNDr. Aleš Horák, Ph.D.
• Oponent: RNDr. Michal Batko, Ph.D.

Masarykova univerzita

Fakulta informatiky

Magisterský studijní program / obor:
Informatika / Umělá inteligence a zpracování přirozeného jazyka