Система розпізнавання віку і статі людини в режимі реального часу на основі методів штучного інтелекту

Abstract

Розпізнавання віку і статі людини в режимі реального часу, тобто на відео, базується на класифікації статі та передбаченні віку людини по зображенню її обличчя, знайденому на кожному кадрі відео. CNNs, зі сфери DL, виявились найкращим методом для вирішення даної задачі, вони можуть самостійно витягувати належні ознаки з обличчя людини та класифікувати стать або передбачити вік на їх основі. В даній роботі, я використовую дві CNN-моделі: для класифікації статі та передбачення віку. Для тренування моделей, було обрано датасет UTKFace, який містить більш ніж 23 тисячі зображень з мітками про вік, стать і расу людини у назві файлів зображень. Я розробив власну архітектуру для обох моделей, натренував їх на обраному датасеті та перевірив їх точність на тестових зображеннях, тих на яких вони ніколи не тренувались. Точність моделі класифікації статі за метрикою binary accuracy ≈ 0.9. Точність моделі передбачення віку за метрикою MAE ≈ 0.05. Також, я написав програму для розпізнавання віку і статі людини в режимі реального часу з використанням раніше натренованих моделей. Ця програма обробляє кожен кадр відео, знаходить на ньому всі людські лиця за допомогою каскадного класифікатору, змінює розміри їх зображень, нормалізує значення їх каналів та передає в моделі, які передбачають стать і вік людини. Після обробки кожного кадру, результати передбачень моделей демонструються на тому ж відео.