Att uppskatta mänskligt ansikte kön från bilder är ett problem som har studerats i stor utsträckning på grund av dess relevanta tillämpningar. Nya verk rapporterar betydande nedgångar i prestanda för toppmoderna könsklassificeringar när de utvärderas "i det fria", d.v.s. med okontrollerad demografi och miljöförhållanden. Vi antar att detta beror på förekomsten av beroenden bland ansiktsdemografiska attribut som inte har beaktats när man bygger klassificeringen. I tidningen studerar vi beroenden mellan kön, ålder och poserar ansiktsattribut. Genom att överväga förhållandet mellan kön och posera attribut undviker vi också användningen av beräknings dyrt och bräckliga förfaranden för ansiktsanpassning. I experimenten bekräftar vi förekomsten av beroenden bland kön, ålder och poserar ansiktsattribut och bevisar att vi kan förbättra prestandan och robustheten hos genusklassificerare genom att utnyttja dessa beroenden.
Denna idé undersöks vidare i REF, där författarna finner beroenden bland ansiktsdemografiska attribut, särskilt mellan kön, ålder och posera ansiktsattribut.
Robust gender recognition by exploiting facial attributes dependencies
{'venue': 'Pattern Recognit. Lett.', 'journal': 'Pattern Recognit. Lett.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}