論文の概要: Deep Learning-Based Age Estimation and Gender Deep Learning-Based Age Estimation and Gender Classification for Targeted Advertisement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.18565v1
• Date: Thu, 24 Jul 2025 16:41:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-25 15:10:44.128197
• Title: Deep Learning-Based Age Estimation and Gender Deep Learning-Based Age Estimation and Gender Classification for Targeted Advertisement
• Title（参考訳）: ターゲット画像の深層学習に基づく年齢推定とジェンダー学習に基づく年齢推定とジェンダー分類
• Authors: Muhammad Imran Zaman, Nisar Ahmed,
• Abstract要約: 本稿では, 顔画像から年齢と性別を同時分類する, 深層学習に基づく新しいアプローチを提案する。 両タスクに最適化された独自の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを提案する。 実験の結果,性別分類の精度が向上し,95%が達成され,年齢推定に5.77年を要した平均絶対誤差が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.376269351435396
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a novel deep learning-based approach for simultaneous age and gender classification from facial images, designed to enhance the effectiveness of targeted advertising campaigns. We propose a custom Convolutional Neural Network (CNN) architecture, optimized for both tasks, which leverages the inherent correlation between age and gender information present in facial features. Unlike existing methods that often treat these tasks independently, our model learns shared representations, leading to improved performance. The network is trained on a large, diverse dataset of facial images, carefully pre-processed to ensure robustness against variations in lighting, pose, and image quality. Our experimental results demonstrate a significant improvement in gender classification accuracy, achieving 95%, and a competitive mean absolute error of 5.77 years for age estimation. Critically, we analyze the performance across different age groups, identifying specific challenges in accurately estimating the age of younger individuals. This analysis reveals the need for targeted data augmentation and model refinement to address these biases. Furthermore, we explore the impact of different CNN architectures and hyperparameter settings on the overall performance, providing valuable insights for future research.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、ターゲット広告キャンペーンの有効性を高めるために、顔画像から年齢と性別を同時分類する、新しいディープラーニングベースのアプローチを提案する。 両タスクに最適化された独自の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを提案する。 これらのタスクを独立して扱う既存のメソッドとは異なり、私たちのモデルは共有表現を学び、パフォーマンスが向上します。 ネットワークは、大きくて多様な顔画像のデータセットに基づいてトレーニングされ、慎重に前処理され、照明、ポーズ、画質の変動に対する堅牢性を保証する。 実験の結果,性別分類の精度が向上し,95%が達成され,年齢推定に5.77年を要した平均絶対誤差が得られた。 批判的に,若年者の年齢を正確に推定する上で,特定の課題を特定することによって,異なる年齢グループ間でのパフォーマンスを分析した。 この分析は、これらのバイアスに対処するために、ターゲットデータ拡張とモデル改良の必要性を明らかにしている。 さらに、異なるCNNアーキテクチャとハイパーパラメータ設定が全体的なパフォーマンスに与える影響についても検討し、今後の研究に有用な洞察を提供する。

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