Identification of human gender and age based on portrait photograph using neural network

Abstract

В данной работе было реализовано решение, позволяющее определить пол и возраст человека по фотографии лица. Решение основывается на сверточных нейронных сетях, при этом для обучения используется алгоритм стохастического градиентного спуска Adam. В рамках работы был проведен сравнительный анализ баз данных, и выбрана для исследования коллекция IMBD-WIKI. Были также реализованы алгоритмы предобработки изображений. Нейронные сети реализованы с помощью фреймворка Caffe. В итоге были получены хорошие результаты в задаче распознавания пола и достойные результаты классификации возраста.

The method of age and gender aproximation based on face picture is proposed in this paper. The solution is based of convolutional neural networks. Two neural networks are created, one for age and one for gender classification. Adam - adaptive stochastic gradient decent algorithm is used to train neural networks. Also the comparation of available dataset was made, and IMDB-WIKI dataset was chosen to work with. Data pre-processing algothims is also used in this paper. Realization of neural networks and learning algorithms was made with Caffe deeplearning framework. Good rusults has been obtaned in the gender aproximation, and decent results in age aproximation/