Soft biometrics classification has been gaining acceptance during the recent years for critical applications, mainly in the security field. Recognizing individuals by using only behavioral, physical or psychological characteristics is a task that can be helpful for several purposes. Thus, different Deep Learning approaches have been proposed to perform this task. Since these methods require a large amount of data to avoid overfitting, data augmentation is a commonly used method. However, its isolated effect on the performance of the models are usually not evaluated. This work aims at studying the effect of different data augmentation strategies on the performances of two Convolutional Neural Network architectures for classifying soft biometrics attributes from samples of a novel dataset: LABICv1.Recently, several works appeared, aiming at solving this problem through different strategies, usually Deep Learning (DL) [2] approaches such as Convolutional Neural Networks (CNNs) [3]. For instance, Perlin and Lopes [4] presented two CNNs with the same architecture but with different operation modes: one for classifying three soft biometrics (Upper Clothes, Lower Clothes and Gender) at once and the other for classifying a single soft biometric. The first was trained using the negative log-likelihood as loss function and the second with the mean squared error. In the work presented by Levi and Hassncer [5], age and gender of individuals were classified from images of human faces using a deep CNN, whilst Wang et al. [6] presented an approach based on a 6-layer architecture CNN for feature extraction, in order to estimate age from images containing faces. The works by Zhu et al. [7] and Martinho-Corbishley et al. [8] presented architectures based on slicing images of individuals and feeding each sliced window to different input layers of the network. Each input is propagated through separate Convolution and Pooling layers until reaching the Fully Connected layer, where the outputs of each layer are combined to form an unique flattened vector. Both approaches allow to perform multi-label classification. All works used variations of the Stochastic Gradient Descent (SGD) method [9].Since DL models require a large amount of data to obtain satisfactory results and soft biometrics datasets are usually small, the use of data augmentation is common to reduce overfitting and improve the classification performance [10,11]. This method is based on generating new samples of the original dataset by applying small random transformations to the original samples, whilst preserving their labels. Works related to soft biometrics classification are often focused on the architecture of the model without evaluating the particular isolated effect of data augmentation.This work presents a study regarding the effect of data augmentation on the performance of CNN architectures with different complexities for a small dataset (which can also be unbalanced depending on the attribute to classify). For this purpose, we present a new labeled dataset f...
As pátrias letras, entre outras muitas lacunas, mostram bem claramente a grande falha causada pela ausência de trabalhos históricos. Se não existe uma história universal escrita por brasileiro, se a nossa própria história política, social e econômica tem sido apenas esboçada e foi mister que estrangeiros no-la ensinassem a escrever, no terreno da literatura propriamente dita a pobreza nacional ostenta-se ainda maior.O livro de Ferdinand Wolf, Le Brésil Littéraire (1863), tem sido, e continua a ser com razão, o oráculo de todos na matéria; porque é único em seu gênero. O escritor austríaco foi o primeiro a fazer um quadro mais ou menos inteiro de nossa literatura, quadro pálido e incorreto, é certo, mas que se impõe, por estar no singular. E já lá vão bastantes anos que o livro foi publicado, e até bem pouco era o compêndio oficial de nossos cursos! Antes de Ferdinand Wolf ainda a estrangeiros coube a tarefa de traçar as primeiras notícias de nossas letras.Bouterwek, na História da Literatura Portuguesa (1804), Sismondi, nas Literaturas do meio-dia da Europa (1819), e Ferdinand Denis, no Resumo da História da Literatura de Portugal (1825), foram os primeiros que falaram de nossos poetas e escritores. 1 Não é para surpreender, porque todos sabemos que foram eles os organizadores da história da literatura portuguesa, da qual a nossa era considerada um apêndice. Depois é que Almeida Garrett escreveu o seu Bosquejo da História da Poesia e da Língua Portuguesa (1826). 2 A indigência brasileira não é, pois, mais do que um prolongamento do velho pauperismo lusitano.Os escritores portugueses deste século, Costa e Silva, Lopes de Mendonça, Inocêncio da Silva, Latino Coelho, Luciano Cordeiro, Teófilo Braga, Camilo Castelo Branco e outros, nos seus trabalhos sobre a literatura de sua pátria, são portadores de algumas notícias de nossa vida intelectual, tudo ainda como um acessório do pensamento da antiga metrópole.A autores nacionais só devemos alguns pequenos ensaios, parcas monografias, noções destacadas de uma ou outra época de nossa literatura, ou análise por acaso de algum escritor predileto.Os principais dentre eles vêm a ser: Januário da Cunha Barbosa -Parnaso Brasileiro (1831); Abreu e Lima -Bosquejo histórico, político e literário do Brasil (1835); Domingos de Magalhães -Discurso sobre a História da Literatura do Brasil (1836); Norberto e Silva -Bosquejo da História da Literatura Brasileira, nas modulações poéticas (1841), e mais tarde alguns estudos na Minerva
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