Face gender recognition based on multi-layer feature fusion convolution neural network with adjustable supervisory function

Face gender recognition based on multi-layer feature fusion convolution neural network with adjustable supervisory function
Shi Xuechao
Zhou Yatong
Chi Yue
Tianjin Key Laboratory of Electronic Materials & Devices, School of Electronics & Information Engineering, Hebei University of Technology, Tianjin 300401, China

摘要

In order to further improve the accuracy of gender recognition, this paper proposed the convolution neural network model based on multi-layer feature fusion with adjustable supervisory function, L-MFCNN, then used it for face gender recognition. Unlike the traditional convolution neural network, L-MFCNN combined the output of multiple shallow convolution layers with the final convolution layer output. Fusion the characteristics of multi-layer convolutions, not only used the high-level semantic information, but also considered the bottom of the details of the texture information, making the face gender recognition more accuracy. While using the large-margin softmax loss could adjust the margin function, it could explicitly encourages the same gender intra-class compactness and the different gender inter-class separability to get better face gender recognition. The face gender recognition experiment data on multiple face data sets show that the accuracy of L-MFCNN is higher than that of traditional convolution network. Besides, L-MFCNN also provides the new ideas and directions for the future gender recognition of face.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(61401307)
河北省科学技术研究与发展项目(11213565)
河北省引进留学人员资助项目(CL201707)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.10.0976
出版期卷: 《计算机应用研究》 Printed Article, 2019年第36卷 第3期
所属栏目: Technology of Graphic & Image
出版页码: 940-944
文章编号: 1001-3695(2019)03-060-0940-05

发布历史

[2019-03-05] Printed Article

引用本文

石学超, 周亚同, 池越. 基于多层特征融合可调监督函数卷积神经网络的人脸性别识别 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (3): 940-944. (Shi Xuechao, Zhou Yatong, Chi Yue. Face gender recognition based on multi-layer feature fusion convolution neural network with adjustable supervisory function [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (3): 940-944. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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