Fine-tunning and knowledge transfer for gender recognition using CNN

Varga, Thomas Alexandru (2016). Fine-tunning and knowledge transfer for gender recognition using CNN. Tesis (Master), E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM).

Descripción

Título: Fine-tunning and knowledge transfer for gender recognition using CNN
Autor/es:
  • Varga, Thomas Alexandru
Director/es:
  • Baumela Molina, Luis
Tipo de Documento: Tesis (Master)
Título del máster: Inteligencia Artificial
Fecha: Julio 2016
Materias:
Escuela: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Departamento: Inteligencia Artificial
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

Automatic gender classification has gain popularity particularly with the increasing amount of social platforms and social media providers. Also, recently has been noted an increase use of CNNs to solve different classification tasks, one of which is gender recognition. Training and testing a CNN often involves a large amount of time and the classification results are not consistent across databases. In this work I use a pre-trained CNN with one data set, retrain it in order to obtain similar result when classifying another data set with much less effort involve in training. I evaluate the method using the Image of Group data set with a CNN trained with Adience data set.

Más información

ID de Registro: 43406
Identificador DC: http://oa.upm.es/43406/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:43406
Depositado por: Biblioteca Facultad de Informatica
Depositado el: 29 Sep 2016 08:09
Ultima Modificación: 29 Sep 2016 08:10
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