Tips 2021.09.03

AgeGenderRecognitionRetail : 年齢と性別を識別する機械学習モデル

ailia SDKで使用できる機械学習モデルである「AgeGenderRecognitionRetail」のご紹介です。エッジ向け推論フレームワークであるailia SDKとailia MODELSに公開されている機械学習モデルを使用することで、簡単にAIの機能をアプリケーションに実装することができます。

AgeGenderRecognitionRetailの概要

AgeGenderRecognitionRetailはIntelが開発した年齢と性別を識別するための機械学習モデルです。顔画像を入力として、年齢と性別を出力することができます。

出典：https://pixabay.com/ja/videos/%E3%82%AB%E3%83%83%E3%83%97%E3%83%AB-%E8%8B%A5%E3%81%84%E3%81%A7%E3%81%99-%E9%9B%BB%E8%A9%B1-50020/

open_model_zoo/models/intel/age-gender-recognition-retail-0013

AgeGenderRecognitionRetailのアーキテクチャ

AgeGenderRecognitionRetailは62×62ピクセルの顔画像を入力として、性別と年齢を出力します。性別は2次元の確率ベクトル、年齢は1次元の数値として出力されます。

出典：https://github.com/openvinotoolkit/open_model_zoo/tree/master/models/intel/age-gender-recognition-retail-0013

年齢は0〜1.0の値として出力されるため、100倍することで年齢を計算します。

出典：https://github.com/openvinotoolkit/open_model_zoo/blob/master/demos/interactive_face_detection_demo/cpp/detectors.cpp

モデルアーキテクチャはシンプルなCNNです。学習にはCaffeが使用されています。

AgeGenderRecognitionRetailはIntelの20000枚のInternalデータセットを使用して学習されています。このモデルは18〜75歳までを認識可能です。子供の画像は含まれていないため、子供の年齢の識別を行うことはできません。

顔の角度は45度まで対応しています。できるだけ正面顔の方が精度が高くなるため、HopeNetなどの顔向き検出モデルの併用が望ましいと考えています。

出典：https://github.com/openvinotoolkit/open_model_zoo/tree/master/models/intel/age-gender-recognition-retail-0013

精度は年齢の誤差が6.99 years、性別の精度で95.80%です。

出典：https://github.com/openvinotoolkit/open_model_zoo/tree/master/models/intel/age-gender-recognition-retail-0013

また、公式のデモアプリでは、動画に適用する場合に、顔をトラッキングして複数フレームの結果を平滑化しています。年齢は5%ずつ更新、性別は確率値の総和で計算しています。

出典：https://github.com/openvinotoolkit/open_model_zoo/blob/master/demos/interactive_face_detection_demo/cpp/face.cpp

マスクを使用している場合でも、正面顔であればそれなりの精度での検出が可能です。

出典：https://pixabay.com/ja/photos/%e7%9c%8b%e8%ad%b7%e5%a9%a6-%e3%83%9e%e3%82%b9%e3%82%af%e3%82%b5%e3%83%bc%e3%82%b8%e3%82%ab%e3%83%ab%e3%83%9e%e3%82%b9%e3%82%af-4962034/

AgeGenderRecognitionRetailの使用方法

AgeGenderRecognitionRetailを使用するには下記のコマンドを使用します。WEBカメラから認識可能です。

$ python3 age-gender-recognition-retail.py -v 0

ailia-models/face_recognition/age-gender-recognition-retail

指定したフォルダ内の画像に対して顔認識を行った後、年齢を推定するには下記のコマンドを使用します。

$ python3 age-gender-recognition-retail.py -i faces -d

実行例です。

ax株式会社はAIを実用化する会社として、クロスプラットフォームでGPUを使用した高速な推論を行うことができるailia SDKを開発しています。ax株式会社ではコンサルティングからモデル作成、SDKの提供、AIを利用したアプリ・システム開発、サポートまで、 AIに関するトータルソリューションを提供していますのでお気軽にお問い合わせください。

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