Core Concepts
提案されたハイブリッドモデルは、年齢と性別分類問題において優れたパフォーマンスを達成し、従来のモデルよりも高い精度を示す。
Abstract
コンピュータビジョンと画像処理技術の進歩により、新しいアプリケーションが登場している。
人間の顔は、身元や感情、民族などを特定するために使用できる特徴を持っている。
過去の研究では、年齢や性別分類を含むさまざまなタスクにおける顔機能処理の応用が試みられてきた。
深層学習による画像データ処理は重要な進展であり、大規模なトレーニングデータを扱うことが可能である。
提案されたハイブリッドモデルは、自己注意力とBiLSTMアプローチを組み合わせており、他の最先端モデルよりも改善されたパフォーマンスを示している。
Stats
年齢分類における提案されたモデルはテスト精度84.91%を達成した。
性別分類では96.56%のテスト精度が得られた。