- Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi
- Vol: 9 Issue: 2
- CNN-based Gender Prediction in Uncontrolled Environments
CNN-based Gender Prediction in Uncontrolled Environments
Authors : Kazım Yildiz, Engin Güneş, Anil Bas
Pages : 890-898
Doi:10.29130/dubited.763427
View : 13 | Download : 3
Publication Date : 2021-04-25
Article Type : Research
Abstract :Üretilen ve toplanan veri miktarının giderek artması ile birlikte yapay zekâ teknolojilerin kullanılması kaçınılmaz hale gelmiştir. Bu teknolojilerden biri olan derin öğrenme teknikleri kullanılarak bilgisayarlı görü ve görüntü işleme alanlarında yüz analizi ve sınıflandırma gibi görevlerde yüksek performans alınabilmektedir. Bu çalışmada derin öğrenme algoritmalarından Evrişimsel Sinir Ağları (CNN) kullanılmıştır. Bu algoritma ile oluşturulan model, yüz görüntüleriyle eğitilmiş ve cinsiyet tahmini yapılmıştır. Yapılan deneyler sonucunda VGGFace2 veri seti üzerinde 93.71% ve Adience veri seti üzerinde 85.52% oranında başarı sağlanmıştır. Çalışmanın amacı düşük çözünürlükteki resimleri yüksek doğrulukla sınıflandırabilmektir.Keywords : CNN, VGGFace2, Adience, Görüntü sınıflama, Cinsiyet sınıflama