Exploración de topologías para el reconocimiento de género

Abstract

El campo del Aprendizaje Automático esta en constante cambio gracias a los descubrimientos de nuevos modelos y técnicas que hacen que los resultados obtenidos sean mejores. Entre el gran conjunto de algoritmos que abarca este campo, uno que está despuntando y sobre el que se están centrando la mayoría de las investigaciones son las redes neuronales. Este tipo de modelos han ganado gran popularidad en los últimos años pudiendo encontrar todo tipo de dispositivos que hacen uso de ellos para fines como el entretenimiento o la seguridad. Una de las áreas donde más destaca el uso de estos modelos es la denominada visión por computador, donde el principal recurso son las imágenes.

El principal objetivo de este trabajo consiste en el análisis del estado del arte de la tarea de reconocimiento de género a partir de imágenes faciales, donde además probaremos diferentes modelos de redes neuronales estableciendo así un marco con el que poder comparar las diferentes técnicas utilizadas en dicho estado del arte. Como último objetivo, trataremos de reducir el número de parámetros de los modelos probados con tal de poder hacer uso de estos en dispositivos con menores prestaciones, como los teléfonos móviles, tratando de mantener en la medida de lo posible una buena tasa de acierto en la clasificación del género.

The field of Machine Learning is constantly changing thanks to the findings of new models and techniques that make the results obtained to be better. Among the great set of algorithms covered by this field, one that is emerging and on which most of the research is being focused are neural networks. This type of models have gained great popularity in recent years and today we can find all kinds of devices that make use of them for purposes such as entertainment or security. One of the areas where the use of these models stands out the most is the so-called computer vision, where the main resource are images.

The main purpose of this paper is to analyze the state of the art of the task of gender recognition from facial images, where we will also test different models of neural networks establishing a framework to compare with the different techniques used in such state of the art. As our final purpose, we will try to reduce the number of parameters of the tested models in order to use them in devices with lower facilities, such as mobile phones, trying to maintain, as much as possible, a good rate of success in the classification of the gender.