Face Attributes Classification Based on Deep Neural Network

Abstract

In recent years, face recognition technology has become a hot topic in the field of pattern recognition. The human face is one of the most important human biometric characteristics, which contains a lot of important information, such as identity, gender, age and so on. The goal of this work is to develop a system of age estimation, gender prediction and face mask detection by using convolutional neural networks based on a face image or real-time video. In this project, we created three CNN models with different architectures (the number of filters, the number of convolution layers...), the results obtained showed that the CNN significantly improved the performance of system as well the accuracy of the recognition.

في السنوات الأخيرة، أصبحت تقنية التعرف على الوجوه موضوعًا ساخنًا في مجال التعرف على الأنماط. يعد الوجه البشري من أهم خصائص القياسات الحيوية للإنسان، حيث يحتوي على الكثير من المعلومات المهمة، مثل الهوية والجنس والعمر وما إلى ذلك. الهدف من هذا العمل هو تطوير نظام لتقدير العمر والتنبؤ بالجنس واكتشاف قناع الوجه باستخدام الشبكات العصبية الات فافية بناءً على صورة الوجه أو الفيديو في الوقت الفعلي. في هذا المشروع، أنشأنا ثلاثة نماذج CNN ببنيات مختلفة )عدد المرشحات، عدد طبقات الالتفاف ...(، وأظهرت النتائج التي تم الحصول عليها أن CNN حسنت أداء النظام بشكل كبير بالإضافة إلى دقة التعرف.