Demografiska handstilsbaserade klassificeringsproblem, såsom kön och handhållna kategoriseringar, presenterar intressanta tillämpningar inom discipliner som Forensic Biometrics. Detta arbete beskriver en experimentell studie om de djupa neurala nätverkens lämplighet för tre automatiska demografiska problem: kön, handhet, och kombinerade kön-och-handness klassificeringar, respektive. Vår forskning gjordes på två offentliga handstilsdatabaser: IAM dataset med engelska texter och KHATT en med arabiska texter. De problem som bedöms utgör en stor inneboende svårighet när det gäller att ta fram särskilda relevanta egenskaper för att särskilja de berörda underklasserna. Vår lösning är baserad på konvolutionella neurala nätverk eftersom dessa modeller hade visat sig bättre kapacitet att extrahera bra funktioner jämfört med handgjorda. Vårt arbete beskriver också det första synsättet på den kombinerade förutsägelsen om köns- och egenmakt, som inte har behandlats tidigare av andra forskare. Dessutom har de föreslagna lösningarna utformats med hjälp av en unik nätverkskonfiguration för de tre anses demografiska problem, som har fördelen att förenkla design komplexitet och felsökning av dessa djupa arkitekturer när man hanterar relaterade handstilsproblem. Slutligen visade jämförelsen av uppnådda resultat med dem som presenteras i relaterade arbeten den bästa genomsnittliga noggrannheten i könsklassificeringsproblemet för de aktuella datamängderna.
I REF, författare har använt CNN för att ta itu med tre demografiska problem klassificering (gender, handhet, och den kombinerade kön-and-handness).
Gender and Handedness Prediction from Offline Handwriting Using Convolutional Neural Networks
{'venue': 'Complexity', 'journal': 'Complexity', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}