Tạp chí Khoa học và công nghệ Đại học Thái Nguyên, T. 200, S. 07: KHOA HỌC TỰ NHIÊN - KỸ THUẬT - CÔNG NGHỆ

Cỡ chữ:  Nhỏ  Vừa  Lớn

MỘT MÔ HÌNH DEEP LEARNING NHẸ CHO BÀI TOÁN NHẬN DẠNG TUỔI VÀ GIỚI TÍNH SỬ DỤNG MẠNG CNN

Phùng Thị Thu Trang, Ma Thị Hồng Thu

Tóm tắt


Bài toán nhận dạng tuổi và giới tính đang thu hút được nhiều sự chú ý từ các nhà nghiên cứu đặc biệt là khi mạng xã hội và mạng truyền thông ngày càng phổ biến. Các phương pháp được công bố gần đây cho kết quả khá tốt về độ chính xác nhưng còn tỏ ra kém hiệu quả trong vấn đề nhận diện thời gian thực bởi vì các mô hình này được thiết kế quá phức tạp. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một mô hình nhẹ mang tên lightweight CNN thực hiện song song 2 nhiệm vụ là phân lớp tuổi và giới tính. Về độ chính xác trong nhận diện tuổi thì lightweight CNN tốt hơn 5.1% so với mô hình tốt nhất đã được công bố gần đây. Về thời gian chạy và số lượng tham số được sử dụng thì lightweight CNN sử dụng ít hơn nhiều so với các mô hình khác trên bộ dữ liệu Adience, đáp ứng được yêu cầu về nhận dạng trong thời gian thực.


Toàn văn: PDF