Age and Gender Classification from Ear Images

Dogucan Yaman1, Fevziye Irem Eyiokur1, Nurdan Sezgin2, Hazım Kemal Ekenel1
1Istanbul Technical University Department of Computer Engineering,

2Istanbul Aydın University Department of Medical Services and Techniques

Abstract—In this paper, we present a detailed analysis on extracting soft biometric traits, age and gender, from ear images. Although there have been a few previous work on gender classification using ear images, to the best of our knowledge, this study is the first work on age classification from ear images. In the study, we have utilized both geometric features and appearance-based features for ear representation. The utilized geometric features are based on eight anthropometric landmarks and consist of 14 distance measurements and two area calculations. The appearance-based methods employ deep convolutional neural networks for representation and classification. The well-known convolutional neural network models, namely, AlexNet, VGG-16, GoogLeNet, and SqueezeNet have been adopted for the study. They have been fine-tuned on a large-scale ear dataset that has been built from the profile and close-to-profile face images in the Multi-PIE face dataset. This way, we have performed a domain adaptation. The updated models have been fine-tuned once more time on the small-scale target ear dataset, which contains only around 270 ear images for training. According to the experimental results, appearance-based methods have been found to be superior to the methods based on geometric features. We have achieved 94% accuracy for gender classification, whereas 52% accuracy has been obtained for age classification. These results indicate that ear images provide useful cues for age and gender classification, however, further work is required for age estimation.
Index Terms—Age and gender classification, deep learning, geometric features

nurdansezgin hakkında

1985’te İstanbul’da doğdum. İlk, orta ve lise eğitimini İstanbul’da tamamladım. Ankara Üniversitesi Antropoloji Bölümü'nde, 2007 yılında Doç. Dr. Mehmet Sağır’ın danışmanlığında “18-25 yaş aralığındaki 100 erkek ve 100 kız öğrenci arasındaki el ve yüz uzunluklarının incelenmesi” konulu tezimle lisans; 2012 yılında İstanbul Üniversitesi Adli Tıp Enstitüsü Sosyal Bilimler Anabilim Dalı’nda, Prof. Dr. Mehmet Yaşar İşcan’ın danışmanlığında “Alt yüz bölgesinden morfolojik yöntemlerle yaş tayini” konulu tezimle yüksek lisans ve yine aynı birimde 2017 yılında Doç. Dr. Gökhan Ersoy’un danışmanlığında “Dijital ortamda insan yüzlerindeki yaşa bağlı değişimlerin metrik olarak incelenmesi” konulu tezimle doktora eğitimimi tamamladım. 2016/2017 eğitim öğretim yılında İstanbul Aydın Üniversitesi Sağlık Hizmetleri Meslek Yüksek Okulu’nda eğitim vermeye başladım. 2019 yılı Şubat ayından itibaren İstanbul Arel Üniversitesi Sağlık Bilimleri Yüksek Okulu Sosyal Hizmet Bölümü’nde görevime devam etmekteyim.

Bir Cevap Yazın

Aşağıya bilgilerinizi girin veya oturum açmak için bir simgeye tıklayın:

WordPress.com Logosu

WordPress.com hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Google fotoğrafı

Google hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Twitter resmi

Twitter hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Facebook fotoğrafı

Facebook hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Connecting to %s