Original title:
Algoritmické řešení stanovení věku osoby na základě 2D fotografie za využití umělé inteligence
Translated title:
Algorithmic Solution for Determining the Age of a Person Based on 2D Photography Using Artificial Intelligence
Authors:
Bednář, Pavel ; Goldmann, Tomáš (referee) ; Drahanský, Martin (advisor) Document type: Bachelor's theses
Year:
2021
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií Abstract:
[cze][eng]
Automatizované určení věku člověka z fotky obličeje představuje jednu z výzev v oblasti umělé inteligence a strojového učení. Určit věk, je i pro člověka mnohdy netriviální záležitost, narozdíl od jiných biologických charakteristik, jako je určení pohlaví nebo rasové příslušnosti. Přitom informace o věku jedince je pro určité situace velmi podstatná. Například při spáchání nějakého přestupku či trestného činu o výši trestu spolurozhoduje právě věk. Dále tuto informaci lze využít při analýze zákazníků komerčního subjektu a následnému přizpůsobení nabídky. Cílem této práce je tedy umět z fotografie lidského obličeje extrahovat jeho věk. Algoritmus se skládá ze dvou modulů. Pokud první modul řekne, že je osoba mladší 14 let, půjde obrázek ještě do druhého modulu. Dále je představena ještě jedna verze algoritmu s přidaným modulem zaměřeným na vybrané obličejové rysy. Ve všech modulech se nad obrázkem provedou transformace, jejichž výsledky se zprůměrují. Na závěr je algoritmus vyhodnocen na standardních datasetech pro určení věku a porovnán s aktuálně používanými metodami v této oblasti.
Automated person's age estimation from a facial image is one of the challenges in the field of artificial intelligence and machine learning. Age estimation is often a non-trivial complexity for a person, unlike other biological characteristics such as determining gender or race. Information about an individual's age is very important for certain situations. For example, when committing an offense or crime, the amount of the sentence is co-determined by age. This information can also be used in the analysis of customers of a commercial entity and the subsequent adjustment of the offer. The aim of this work is to be able to extract his age from a photograph of a human face. The algorithm consists of two modules. If the first module says that the person is under 14 years old, the image will go to the second module. Furthermore, another version of the algorithm is proposed with an added module focused on selected facial features. In all modules transformations are performed on the image and their results are averaged. Finally, the algorithm is evaluated on standard datasets for age estimation and compared with state-of-the-art methods in this area.
Keywords:
age estimation; convolutional neural networks; deep learning; image processing; Python; hluboké učení; konvoluční neuronové sítě; Python; určení věku; zpracování obrazu
Institution: Brno University of Technology
(web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library. Original record: http://hdl.handle.net/11012/199307