Image-based gender classification and age estimation of human are classic problems in computer vision. Most of researches in this field focus just only one task of either gender classification or age estimation and most of the reported methods for each task focus on accuracy performance and are not computationally light. Thus, running both tasks together simultaneously on low cost mobile or embedded systems with limited cpu processing speed and memory capacity are practically prohibited. In this paper, we propose a novel light-weight gender classification and age estimation method based on ensemble multitasking deep learning with light-weight processing neural network architecture, which processes both gender classification and age estimation simultaneously and in real-time even for embedded systems. Through experiments over various well-known datasets, it is shown that the proposed method performs comparably to the state-of-the-art gender classification and/or age estimation methods with respect to accuracy and runs fast enough (average 14fps) on a Jestson Nano embedded board.
International journal of advanced smart convergence
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v.9
no.2
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pp.203-211
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2020
This study proposes a method for estimating gender and age that is robust to various external environment changes by applying deep learning-based learning. To improve the accuracy of the proposed algorithm, an improved CNN network structure and learning method are described, and the performance of the algorithm is also evaluated. In this study, in order to improve the learning method based on CNN composed of 6 layers of hidden layers, a network using GoogLeNet's inception module was constructed. As a result of the experiment, the age estimation accuracy of 5,328 images for the performance test of the age estimation method is about 85%, and the gender estimation accuracy is about 98%. It is expected that real-time age recognition will be possible beyond feature extraction of face images if studies on the construction of a larger data set, pre-processing methods, and various network structures and activation functions have been made to classify the age classes that are further subdivided according to age.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.05a
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pp.779-782
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2017
OpenBR is a framework for researching new facial recognition methods, improving existing algorithms, interacting with commercial systems, measuring perceived performance, and deploying automated biometric systems. Designed to facilitate rapid algorithm prototyping, it features a mature core framework, flexible plug-in system, and open and closed source development support. The established algorithms can be used for specific forms such as face recognition, age estimation, and gender estimation. In this paper, we describe the framework of OpenBR and implement facial recognition, gender estimation, and age estimation using supported programs.
Journal of Korean Home Economics Education Association
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v.19
no.3
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pp.91-106
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2007
The purpose of this study was to provide the information for the development of gender-equality oriented content of Technology Home Economics subject. For this purpose, a total of 404 male and female middle high school students in Chuncheon city were sampled and asked to estimate the degree of practical use and preference for the 47 units of Technology Home Economics subject. Results were summarized as following : 1. The 47 units were classified into 4 groups on the basis of similarity in the degree of practical use and preference: 23 units estimated as 'better than average' by male and female students were classified into group 1; 4 units estimated as 'better than average' by female students but as 'less than average' by male students were classified into group 2; 10 units estimated as 'less than average' by male and female students were classified into group. 3; 10 units estimated as 'far less than average' by male and female students were classified into group 4. Most of the units in Home Economics area were classified Into group 1 or 2, but most of the units in Technology area were classified into group 3 or 4. 2. Gender difference was confirmed between male and female students' estimation of the degree of practical use and preference for the 47 units. In about three-quaters of the units in Home Economics area, female students' estimation of the degree of practical use and preference was higher than male students' estimation. In about half of the units in Technology area, male students' estimation of the degree of practical use and preference was higher than female students' estimation. However, possibility was detected in several units of Technology Home Economics subject that gender difference could be decreased.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.05a
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pp.483-486
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2020
Age estimation and gender classification for human is a classic problem in computer vision. Almost research focus just only one task and the models are too heavy to run on low-cost system. In our research, we aim to apply multitasking learning to perform both task on a lightweight model which can achieve good precision on embedded system in the real time.
Jeone Han Ok;Kim Cho-il;Lee Haene Shin;Chune Young-Jin
Journal of Nutrition and Health
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v.38
no.4
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pp.320-326
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2005
This study was conducted to estimate dietary choline intake of Koreans according to gender, age and region by using the data on per capita food intake in 1998 and 2001 and the data on choline contents of foods customarily eaten by Koreans. Sixty-four and 97 kinds of food items were used for the estimation of choline intake in 1998 and 2001, respectively. And these corresponded to approximately $90\%$ of the total amount of food intake and energy intake. Based on these food items and choline content, per capita choline intake of Koreans was estimated to be 623.0 mg and 602.4 mg in 1998 and 2001 respectively , 687.2 mg and 659.1 mg in 1998 and 2001 for male, 560.2 mg and 551.0 mg in 1998 and 2001 for female. While the number of foods considered in estimation was higher in 2001 than 1998, choline intake was lower in 2001. The estimated per capita choline intake of male population was higher than that of female population by 108-127 mg, possibly due to the difference in total amount of food intake. The age group with the highest choline intake was different between 2 time points. Although adolescents of 13- 19 years showed the highest intake (712.0 mg) in 1998, mid-aged adults of 30-49 years showed the highest choline intake (662.2 mg) followed by adolescents (645.7 mg) in 2001. In regional comparison, choline intake of the rural population (588.7 mg and 588.3 mg in 1998 and 2001 respectively) was lower than that of population in small to medium-size cities (625.1 mg and 603.9 mg) or in metropolitan cities (637.7 mg and 602.8 mg). This result revealed that per capita choline intake of the Korean population falls within the adequate range with some differences by age, sex and residing area.
According to the role model effect, gender of faculty plays an important role in students' employment. This paper investigates the effect of female faculties on female college students' employment in Korea. The fixed effect estimation results show that the percentage of female faculty has no statistically significant effect on female students' employment rate, although the 1%p increase of female faculty appears to be related with the employment rate of female students by 0.102%p in estimation using pooled OLS estimation. We have the almost same results even with dividing female students by major fields. These results can be interpreted the students' employment rate may be influenced by many other factors, such as personal characteristics, abilities, and family background besides faculty gender. We find that there is no empirical evidence of statistically significant effect of the faculty gender on the employment rate of female students.
This study examined Korean fourth-grade students' performance by gender on the Trends in International Mathematics and Science Study(TIMSS) 2011 and 2015 mathematics assessment. We first identified items which had significantly higher mean scores by gender to decide which gender did better on a certain domain(domain-level analysis). Then, we examined the content of items(item-level analysis) to understand which items lead to gender differences in mathematics achievement. Our findings showed that about 80% of the items on both assessments did not show statistically significant differences between males and females. However, there were meaningful gender differences in the other 20% items. On both assessments, females had more items with significantly higher mean scores than males on the Shapes domain, and males had more those items on the Numbers and Measurement domains and all cognitive domains(Knowing, Applying, and Reasoning). In particular, females outperformed males on items related to identifying two- and three-dimensional shapes and drawing lines and angles and identifying them. Conversely, males had higher performance than females on items related to the pre-algebraic thinking, fractions and decimals, estimation of number differences, unit of length, and measuring time, height, and volume. The effect sizes for each item ranged from .12 to .33 and the mean effect size of all items across both assessments was .20, which indicated significant gender differences but small.
Objective: The aim of this paper is to survey the gender differences Work-related musculoskeletal disorders among agriculture workers. Background: The number of occupational injuries has been decreasing trend in Korea, but it has been increasing in agriculture. The ratio of women worker shows steady increasing trend among the agricultural worker in Korea. Method: This study investigated through the questionnaire to 358 agricultural workers who are working for agriculture located in Gyeongnam, Gyeongbuk and Jeju. Results: The task types occurring frequently and the weight of a heavy object handled according to the sex were showed statistically significant difference. The estimation of WMSDs patients by sex appeared statistically very significant difference. Conclusion: The prevalence rate of WMSDs in female was about 21 percent higher than the prevalence rate of WMSDs in male. Application: The result of this study will help improvement of work environment and prevention of WMSDs in agricultural work.
Objectives : Vigorous physical activity is a well-known method to promote people s health. This research aims to investigate whether perceived neighborhood characteristics affect vigorous physical activity among adult Seoul residents (aged 19 to 64). Methods : Utilizing the 2005 Seoul Citizens Health Indicators Survey data, this study estimates the probability of vigorous physical activity. Particular attention is given to the effects of three perceived neighborhood characteristics satisfaction with relationship to the neighborhood, satisfaction with park and recreational facilities, and satisfaction with public security). Logistic regression models are analyzed separately by gender for the parameter estimation. Results : Vigorous physical activity is positively associated with three perceived neighborhood characteristics for women, while neither significant nor substantive association is found for men. Conclusions : As vigorous physical activity among Seoul citizens is differentially affected by perceived neighborhood characteristics and by gender, a different approach will be needed to increase vigorous physical activity of men and women in Seoul.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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