論文の概要: JAM: A Comprehensive Model for Age Estimation, Verification, and Comparability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04012v1
• Date: Sat, 5 Oct 2024 03:02:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-02 14:40:27.490438
• Title: JAM: A Comprehensive Model for Age Estimation, Verification, and Comparability
• Title（参考訳）: JAM: 年齢推定, 検証, 比較可能性に関する総合モデル
• Authors: François David, Alexey A. Novikov, Ruslan Parkhomenko, Artem Voronin, Alix Melchy,
• Abstract要約: 本稿では,年齢推定,検証,可視性に関する包括的モデルを提案する。 年齢分布を理解するために高度な学習技術を採用し、信頼性スコアを使用して確率的年齢範囲を作成する。 プロプライエタリなデータセットとパブリックなデータセットの両方でテストされており、この分野で最もパフォーマンスの高いモデルの1つと比較されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.31690235522182103
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This paper introduces a comprehensive model for age estimation, verification, and comparability, offering a comprehensive solution for a wide range of applications. It employs advanced learning techniques to understand age distribution and uses confidence scores to create probabilistic age ranges, enhancing its ability to handle ambiguous cases. The model has been tested on both proprietary and public datasets and compared against one of the top-performing models in the field. Additionally, it has recently been evaluated by NIST as part of the FATE challenge, achieving top places in many categories.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 年齢推定, 検証, コンパビリティの包括的モデルを導入し, 幅広いアプリケーションに包括的ソリューションを提供する。 年齢分布を理解するために高度な学習技術を採用し、信頼性スコアを使用して確率的年齢範囲を作成し、あいまいなケースを扱う能力を高めている。 このモデルは、プロプライエタリなデータセットとパブリックなデータセットの両方でテストされ、この分野で最もパフォーマンスの高いモデルの1つと比較されている。 さらに、最近NISTによってFATEチャレンジの一部として評価され、多くのカテゴリでトップの座を獲得した。

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