Введение 3
Постановка задачи 5
Обзор существующих методов решения 6
Глава 1. Нейронные сети 10
1.1. Основы нейронных сетей 10
1.2. Сверточные нейронные сети 12
1.3. AlexNet 16
Глава 2. Обучение нейронных сетей 20
2.1. Задача обучения 20
2.2. Метод обратного распространения ошибки 21
2.3. Adam 25
2.4. Предобработка данных 27
Глава 3. Выбор базы данных и параметров сетей 31
3.1. База данных 31
3.2. Фреймворк Caffe 33
3.3. Архитектура сетей 35
Выводы 38
Заключение 43
Список литературы 44
Купить

Пол и возраст человека играют важнейшую роль в социальной жизни индивида и в его взаимодействии с другими людьми. При описании людей разного гендера мы применяем различные языковые конструкции и разные обращения. Таким же образом в зависимости от возрастной группы человека во многих языках меняется форма обращения к нему. Данные признаки важны и в социологических исследованиях для определения социальной группы и статуса лица в ней.
Задачи определения возраста и пола человека относятся к группе задач идентификации человека. В современном социуме даже человеческий глаз не всегда способен определить пол и возраст персоны с которой он взаимодействует, так как грань между мужским и женским обликом сильно утончается. Традиционные признаки полов, такие как длина волос, растительность на лице и украшения постепенно уходят из обликов людей. Появляются и трудности в определении возраста, мы и так не во всех случаях могли точно определить возраст человека, а с развитием и популяризацией пластических операций и косметических средств, полагаться на свое зрение, и вовсе не приходится.
Самым надежным способом определения пола является, конечно, анализ крови на гормоны, но подобная процедура весьма трудоемка. Хотелось бы иметь надежную возможность распознать эти параметры более простым и быстрым способом.
В то же время с развитием информационных технологий все чаще появляется потребность в системах, оценивающих какие-либо параметры человека по фотографиям, будь то пол, возраст, раса, эмоции или даже личность индивида. Надо сказать, что у компьютерного зрения по сравнению с человеческим есть определенные преимущества, так вычислительная машина лишена заложенных в нас стереотипов. Несмотря на большое количество предложенных решений по этой теме до сих пор не была разработана система автоматической идентификации, позволяющая оценить возраст и пол человека максимально правдоподобно и безошибочно. И причин на это множество, от индивидуальности черт лица каждого человека, и непредсказуемости процессов старения как таковых, до сложности составления больших правдоподобных баз данных.
В последние несколько лет происходит большой ажиотаж вокруг подобных систем, во много благодаря вновь нарастающей популярности методов глубокого обучения, если быть точнее, сверточных нейронных сетей. В настоящее время все крупнейшие IT компании мира так или иначе стараются приложить руку к подобным исследованиям. Ежедневно выходят статьи насчет компьютерного зрения, идентификации, распознавания и классификации самых различных объектов. Кроме того, во всех последних международных олимпиадах по классификации изображений побеждают исключительно системы, основанные на сверточных нейронных сетях. Такая популярность технологии способствует постоянному совершенствованию используемых методов.
Купить