Age/Emotion/Gender Classification System using depthwise separable convolutional neural network AI

The present invention relates to an age/emotion/gender classification system using depthwise separable convolutional neural network AI. The method of the present invention includes: a step of recognizing an image and performing batch normalization through a convolutionalneural network (Conv2D); a step of re-applying the convolutionalneural network (Conv2D) and batch normalization to the normalized image; a step of applying a depthwise separable convolutional algorithm and a ReLu+batch normalization process three times and performing passage through MaxPooling 2D; a step of training feature values extracted in the two previous steps by using a residual convolutional algorithm; a step of applying the convolutionalneural network (Conv2D), a Relu function, global average pooling 2D, and a softmax function to the trained feature values; and a step of averagely predicting the prediction results of all models by using an ensemble algorithm. With the present invention, a real-time interaction with a user can be performed and a multimodal interface improved in terms of user age/emotion/gender recognition can be produced. 본 발명은 깊이 기반 가분 합성곱 신경망 인공지능을 이용한 나이/감정/성별 분류 시스템으로서, 그 중 당해 방법은, 이미지를 인식하여 합성곱신경망(Conv2D)을 거치고 배치 정규화(Batch normalization)하는 단계; 정규화한 이미지를 다시 합성곱신경망(Conv2D)과 배치 정규화를 거치는 단계; 깊이 기반 가분 합성곱 알고리즘과 ReLu+배치 정규화 과정을 3번 거치고, MaxPooling 2D를 통과하는 단계; 앞선 두 단계에서 추출한 특징값들을 잔류 합성곱 알고리즘(residual convolutional algorithm)을 이용하여 훈련시키는 단계; 훈련한 특징값들을 합성곱신경망(Conv2D)과 Relu함수, 2차원 전역 평균 풀링(Global Average Pooling 2D), 그리고 소프트맥스 함수를 거치는 단계; 마지막으로, 앙상블 알고리즘(Ensemble algorithm)을 이용하여 모든 모델의 예측결과를 평균하여 예측하는 단계를 포함한다. 본 출원이 제공하는 나이/감정/성별 분류 시스템을 통하여, 실시간으로 사용자와 상호작용이 가능하고, 사용자의 나이/감정/성별 인식률이 향상된 멀티모달 인터페이스를 만들 수 있다.