論文の概要: Joint Person Identity, Gender and Age Estimation from Hand Images using Deep Multi-Task Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15263v3
• Date: Mon, 19 Jun 2023 13:02:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 03:11:20.202950
• Title: Joint Person Identity, Gender and Age Estimation from Hand Images using Deep Multi-Task Representation Learning
• Title（参考訳）: 深部マルチタスク表現学習による手画像からの人物同一性・性別・年齢推定
• Authors: Nathanael L. Baisa
• Abstract要約: 画像から人物の身元、性別、年齢を共同で推定するマルチタスク表現学習フレームワークを提案する。 公開可能な1kハンドデータセット上で,畳み込みベースと変圧器ベースの両方のディープラーニングアーキテクチャの評価と比較を行う。 実験により, 身元だけでなく, 被疑者の性別や年齢などの属性を手動画像から効率的に推定できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a multi-task representation learning framework to jointly estimate the identity, gender and age of individuals from their hand images for the purpose of criminal investigations since the hand images are often the only available information in cases of serious crime such as sexual abuse. We investigate different up-to-date deep learning architectures and compare their performance for joint estimation of identity, gender and age from hand images of perpetrators of serious crime. To simplify the age prediction, we create age groups for the age estimation. We make extensive evaluations and comparisons of both convolution-based and transformer-based deep learning architectures on a publicly available 11k hands dataset. Our experimental analysis shows that it is possible to efficiently estimate not only identity but also other attributes such as gender and age of suspects jointly from hand images for criminal investigations, which is crucial in assisting international police forces in the court to identify and convict abusers.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,手画像が性的虐待などの重大犯罪の場合にのみ利用可能な情報であることから,犯罪捜査を目的として,手画像から個人のアイデンティティ,性別,年齢を共同で推定するマルチタスク表現学習フレームワークを提案する。 重大犯罪の犯人の手画像から身元,性別,年齢を共同推定するために,最新のディープラーニングアーキテクチャを調査し,その性能を比較した。 年齢予測を簡略化するため,年齢推定のための年齢群を作成する。 公開可能な1kハンドデータセット上で,畳み込みベースと変圧器ベースの両方のディープラーニングアーキテクチャの評価と比較を行う。 本研究は, 刑事捜査における手画像から, 同一性だけでなく, 被疑者の性別や年齢など他の属性を効率的に推定することが可能であることを示す。

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