{"title":"Ocenjevanje starosti osebe na osnovi digitalnih posnetkov z uporabo modificirane mreže VGG-Face","authors":"Tilen Krel, Božidar Potočnik","doi":"10.18690/um.feri.7.2022.7","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"V članku predstavimo model konvolucijske nevronske mreže za ocenjevanje starosti osebe iz digitalnega posnetka. Kot osnova za naš model je bila uporabljena in modificirana obstoječa arhitektura konvolucijske nevronske mreže VGG-Face, namenjena razpoznavanju obrazov. Za učenje in testiranje sta bili uporabljeni bazi podatkov IMDB-WIKI in FG-NET. Na bazi podatkov IMDB-WIKI je bila dosežena povprečna napaka med dejansko in ocenjeno starostjo 6,7 leta, na bazi podatkov FG-NET pa je z validacijsko metodo »izpusti-eno-osebo« bila izračunana povprečna napaka med dejansko in ocenjeno starostjo 3,9 leta. Dobljeni rezultati so primerljivi oziroma le malo zaostajajo za najuspešnejšimi metodami za ocenjevanje starosti osebe iz digitalnega posnetka. Na tej osnovi naš model ocenjujemo kot primeren za uporabo v produkcijskih rešitvah.","PeriodicalId":164879,"journal":{"name":"ROSUS 2022 - Računalniška obdelava slik in njena uporaba v Sloveniji 2022: Zbornik 16. strokovne konference","volume":"272 1-2","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-03-09","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"ROSUS 2022 - Računalniška obdelava slik in njena uporaba v Sloveniji 2022: Zbornik 16. strokovne konference","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.18690/um.feri.7.2022.7","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
Ocenjevanje starosti osebe na osnovi digitalnih posnetkov z uporabo modificirane mreže VGG-Face
V članku predstavimo model konvolucijske nevronske mreže za ocenjevanje starosti osebe iz digitalnega posnetka. Kot osnova za naš model je bila uporabljena in modificirana obstoječa arhitektura konvolucijske nevronske mreže VGG-Face, namenjena razpoznavanju obrazov. Za učenje in testiranje sta bili uporabljeni bazi podatkov IMDB-WIKI in FG-NET. Na bazi podatkov IMDB-WIKI je bila dosežena povprečna napaka med dejansko in ocenjeno starostjo 6,7 leta, na bazi podatkov FG-NET pa je z validacijsko metodo »izpusti-eno-osebo« bila izračunana povprečna napaka med dejansko in ocenjeno starostjo 3,9 leta. Dobljeni rezultati so primerljivi oziroma le malo zaostajajo za najuspešnejšimi metodami za ocenjevanje starosti osebe iz digitalnega posnetka. Na tej osnovi naš model ocenjujemo kot primeren za uporabo v produkcijskih rešitvah.