СВEРТОЧНАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ В РЕШЕНИИ ЗАДАЧИ: ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПОЛА И ВОЗРАСТА : доклад, тезисы доклада

Описание

Перевод названия: CONVENTIONAL NEURAL NETWORK IN SOLVING THE PROBLEM: DETERMINING GENDER AND AGE

Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций

Конференция: ИННОВАЦИИ В ХИМИКО-ЛЕСНОМ КОМПЛЕКСЕ: ТЕНДЕНЦИИ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ; Красноярск; Красноярск

Год издания: 2021

Ключевые слова: PyCharm, python, face verification, face recognition, artificial intelligence, convolutional neural network, искусственный интеллект, сверточная нейронная сеть

Аннотация: Были рассмотрены и изучены сверточные нейронные сети, описан алгоритм создания таких систем, а также разработана модель машинного обучения для решения задачи определения пола и возраста человека на фотографии. Для реализации данного проекта была выбрана интегрированная среда разработки PyCharm. Использовался высокоуровневый язык прПоказать полностьюограммирования - Python. Для решения задачи обнаружения нужных объектов была выбрана модель глубокого обучения, обученная Талом Хасснером и Гилом Леви на этом наборе данных. Сonvolutional neural networks were considered and studied, an algorithm for creating such systems was described, and a machine learning model was developed to solve the problem of determining the sex and age of a person in a photograph. For the implementation of this project, the PyCharm integrated development environment was chosen. A high-level programming language was used - Python. To solve the problem of finding the right objects, a deep learning model was chosen, trained by Tal Hassner and Gil Levy on this dataset.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: ИННОВАЦИИ В ХИМИКО-ЛЕСНОМ КОМПЛЕКСЕ: ТЕНДЕНЦИИ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ

Номера страниц: 108-111

Место издания: Красноярск

Издатель: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева"

Персоны

  • Безруких А. Д. (1Сибирский федеральный университет)
  • Черепанов М. Д. (1Сибирский федеральный университет)
  • Сизова Т. Н. (1Сибирский федеральный университет)
  • Безруких Ю. А. (Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева)

Вхождение в базы данных