Age and gender classification using convolutional neural networks

Gil Levi, Tal Hassncer

פרסום מחקרי: פרק בספר / בדוח / בכנספרסום בספר כנסביקורת עמיתים

תקציר

Automatic age and gender classification has become relevant to an increasing amount of applications, particularly since the rise of social platforms and social media. Nevertheless, performance of existing methods on real-world images is still significantly lacking, especially when compared to the tremendous leaps in performance recently reported for the related task of face recognition. In this paper we show that by learning representations through the use of deep-convolutional neural networks (CNN), a significant increase in performance can be obtained on these tasks. To this end, we propose a simple convolutional net architecture that can be used even when the amount of learning data is limited. We evaluate our method on the recent Adience benchmark for age and gender estimation and show it to dramatically outperform current state-of-the-art methods.

שפה מקוריתאנגלית
כותר פרסום המארח2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops, CVPRW 2015
מוציא לאורIEEE Computer Society
עמודים34-42
מספר עמודים9
מסת"ב (אלקטרוני)9781467367592
מזהי עצם דיגיטלי (DOIs)
סטטוס פרסוםפורסם - 19 אוק׳ 2015
אירועIEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops, CVPRW 2015 - Boston, ארצות הברית
משך הזמן: 7 יוני 201512 יוני 2015

סדרות פרסומים

שםIEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops
כרך2015-October
ISSN (מודפס)2160-7508
ISSN (אלקטרוני)2160-7516

כנס

כנסIEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops, CVPRW 2015
מדינה/אזורארצות הברית
עירBoston
תקופה7/06/1512/06/15

הערה ביבליוגרפית

Publisher Copyright:
© 2015 IEEE.

טביעת אצבע

להלן מוצגים תחומי המחקר של הפרסום 'Age and gender classification using convolutional neural networks'. יחד הם יוצרים טביעת אצבע ייחודית.

פורמט ציטוט ביבליוגרפי