DeepEthnic：基于人脸图像的多标签种族分类
计算机视觉与模式识别
2019-12-09 v1 机器学习
神经与进化计算
机器学习
摘要
种族分类是一个被充分研究的问题，在过去二十年中主要通过传统的图像处理和机器学习方法进行研究。在本文中，我们提出一种通过将大规模数据识别的预训练分类网络进行迁移学习，将人脸图像分类到某个种族的方法。我们提出的方法在四个种族群体——非洲、亚洲、高加索和印度——上分别取得了 99.02%、99.76%、99.2% 和 96.7% 的 SOTA 成功率。
引用
@article{arxiv.1912.02983,
title = {DeepEthnic: Multi-Label Ethnic Classification from Face Images},
author = {Katia Huri and Eli David and Nathan S. Netanyahu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.02983},
year = {2019}
}