Identificación de la etnia de las personas a través del reconocimiento facial: Un enfoque de CNN profunda
Autores: AlBdairi, Ahmed Jawad A.; Xiao, Zhu; Alghaili, Mohammed
Idioma: Inglés
Editor: Hindawi
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Sistemas
Palabras clave
Interés
Reconocimiento facial
ética
Aprendizaje profundo
Red neuronal convolucional
Conjunto de datos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 206
Citaciones: Sin citaciones
El interés en los estudios de reconocimiento facial ha crecido rápidamente en la última década. Uno de los problemas más importantes en el reconocimiento facial es la identificación de la etnia de las personas. En este estudio, se diseñó una nueva red neuronal convolucional de aprendizaje profundo para crear un nuevo modelo que pueda reconocer la etnia de las personas a través de sus rasgos faciales. El nuevo conjunto de datos para la etnia de las personas consta de 3141 imágenes recopiladas de tres nacionalidades diferentes. Hasta donde sabemos, este es el primer conjunto de datos de imágenes recopilado para la etnia de las personas y ese conjunto de datos estará disponible para la comunidad de investigación. El nuevo modelo fue comparado con dos modelos de vanguardia, VGG e Inception V3, y la precisión de validación fue calculada para cada red neuronal convolucional. Los modelos generados han sido probados con varias imágenes de personas, y los resultados muestran que el mejor rendimiento fue logrado por nuestro modelo con una precisión de verificación del 96.9%.
Descripción
El interés en los estudios de reconocimiento facial ha crecido rápidamente en la última década. Uno de los problemas más importantes en el reconocimiento facial es la identificación de la etnia de las personas. En este estudio, se diseñó una nueva red neuronal convolucional de aprendizaje profundo para crear un nuevo modelo que pueda reconocer la etnia de las personas a través de sus rasgos faciales. El nuevo conjunto de datos para la etnia de las personas consta de 3141 imágenes recopiladas de tres nacionalidades diferentes. Hasta donde sabemos, este es el primer conjunto de datos de imágenes recopilado para la etnia de las personas y ese conjunto de datos estará disponible para la comunidad de investigación. El nuevo modelo fue comparado con dos modelos de vanguardia, VGG e Inception V3, y la precisión de validación fue calculada para cada red neuronal convolucional. Los modelos generados han sido probados con varias imágenes de personas, y los resultados muestran que el mejor rendimiento fue logrado por nuestro modelo con una precisión de verificación del 96.9%.