I detta dokument presenterar vi en detaljerad analys av utvinning av mjuka biometriska egenskaper, ålder och kön, från öronbilder. Även om det har varit några tidigare arbeten med genusklassificering med öronbilder, så vitt vi vet, är denna studie det första arbetet med åldersklassificering från öronbilder. I studien har vi använt både geometriska egenskaper och utseendebaserade egenskaper för öronrepresentation. De använda geometriska egenskaperna är baserade på åtta antropometriska landmärken och består av 14 avståndsmätningar och två områdesberäkningar. De utseende-baserade metoderna använder djupa konvolutionella neurala nätverk för representation och klassificering. De välkända konvolutionella neurala nätverk modeller, nämligen, AlexNet, VGG-16, GoogLeNet, och SqueezeNet har antagits för studien. De har finjusterats på en stor skala örondata som har byggts från profilen och nära profilen ansiktsbilder i Multi-PIE ansikte dataset. På så sätt har vi gjort en domänanpassning. De uppdaterade modellerna har finjusterats en gång till på den småskaliga målörat dataset, som innehåller endast ca 270 öronbilder för utbildning. Enligt de experimentella resultaten har man funnit att utseendebaserade metoder är överlägsna de metoder som bygger på geometriska egenskaper. Vi har uppnått 94 procents noggrannhet för könsklassificering, medan 52 procents noggrannhet har erhållits för åldersklassificering. Dessa resultat visar att öronbilder ger användbara signaler för ålders- och könsklassificering, men ytterligare arbete krävs för åldersuppskattning.
I REF presenterar författarna en studie om ålders- och könsklassificering från öronbilder.
Age and gender classification from ear images
{'venue': '2018 International Workshop on Biometrics and Forensics (IWBF)', 'journal': '2018 International Workshop on Biometrics and Forensics (IWBF)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}