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/2303.15263v4
• Date: Wed, 20 Mar 2024 12:39:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-21 23:16:59.340567
• Title: Joint Person Identity, Gender and Age Estimation from Hand Images using Deep Multi-Task Representation Learning
• Title（参考訳）: ディープ・マルチタスク表現学習を用いた手話画像の人物識別・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, 性的虐待などの重大犯罪の場合において, 手動画像が唯一の情報であることから, 手動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。 重大犯罪の加害者の手動画像から身元、性別、年齢を同時推定するための最新のディープラーニングアーキテクチャについて検討し、それらの性能を比較した。 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, 被疑者の身元だけでなく, 被疑者の性別や年齢などの属性を, 犯罪捜査のための手動画像から効果的に推定できることを示すものである。

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