Einführung des Celeb-FBI-Datensatzes zur Analyse von Ganzkörperbildern

In den Bereichen Überwachung, Identifikation und Gesundheitswesen haben Forscher oft Schwierigkeiten mit einem Mangel an detaillierten Datensätzen. Diese Herausforderung macht es schwer, neue Techniken zu entwickeln und zu verbessern. Ein Datensatz mit Ganzkörperbildern, der wichtige Infos wie Grösse, Gewicht, Alter und Geschlecht enthält, ist besonders wichtig. Diese Infos können in Bereichen wie Mode, Sportanalyse und der Erstellung von virtuellen Avataren helfen.

Um diese Lücke zu schliessen, wurde ein neuer Datensatz namens 'Celeb-FBI' erstellt. Dieser Datensatz enthält 7.211 Ganzkörperbilder von verschiedenen Personen sowie Details zu ihrer Grösse, ihrem Alter, Gewicht und Geschlecht. Der Datensatz durchläuft auch mehrere Vorverarbeitungsschritte. Dazu gehört das Reinigen der Bilder, das Ändern der Grösse und das Ausbalancieren des Datensatzes durch künstliche Samples mithilfe einer Methode namens SMOTE.

Mit dem vorbereiteten Datensatz wurden drei Deep-Learning-Modelle getestet: Convolutional Neural Network (CNN), 50-Layer ResNet und 16-Layer VGG. Diese Modelle wurden entwickelt, um Grösse, Gewicht, Alter und Geschlecht von Personen anhand ihrer Ganzkörperbilder zu schätzen. Die Ergebnisse zeigten, dass das ResNet-50-Modell unter den drei Modellen am besten abschnitt.

#Zweck des Datensatzes

Das Hauptziel bei der Erstellung dieses Datensatzes ist es, das Geschlecht einer Person sowie andere wichtige Details wie Alter, Grösse und Gewicht aus ihrem Ganzkörperbild vorherzusagen. Diese Vorhersagen werden als ein Mehrklassen-Klassifikationsproblem betrachtet, bei dem jedes Attribut als separate Klasse gilt. Während es Fortschritte in der Gesichtserkennung gab, zielt dieser Datensatz darauf ab, Methoden zu verbessern, die mit Ganzkörperbildern umgehen können.

Die meisten bestehenden Forschungen in der Biometrie konzentrieren sich auf das Abgleichen von Bildern oder das Vorhersagen spezifischer Attribute unabhängig voneinander. Der Celeb-FBI-Datensatz ermöglicht eine umfassende Analyse, indem mehrere Attribute aus einem Bild erfasst werden. Ausserdem gibt es nur wenige öffentlich verfügbare Datensätze mit Ganzkörperbildern, was diesen Datensatz für Forscher wertvoll macht.

#Merkmale des Celeb-FBI-Datensatzes

Der Celeb-FBI-Datensatz hat mehrere wichtige Merkmale:

1. Vielfältige biometrische Infos: Er enthält eine Vielzahl biometrischer Informationen aus Ganzkörperbildern, die für reale Anwendungen wie Sicherheit und Gesundheitswesen nützlich sind.

2. Promi-Bilder: Der Datensatz basiert auf Ganzkörperbildern beliebter Promis. Diese Vielfalt ist vorteilhaft für maschinelles Lernen.

3. Umfassende Datensammlung: Insgesamt wurden 7.211 Bilder gesammelt, davon 4.377 von Frauen und 2.834 von Männern, was eine ausgewogene Vertretung verschiedener Geschlechter sicherstellt.

4. Benutzerfreundliche Organisation: Die Bilder sind systematisch organisiert und haben eine hohe Auflösung, um verschiedene Analysen und Schulungen zu unterstützen.

5. Keine Duplikate: Der Datensatz wurde bereinigt, um sicherzustellen, dass es keine duplizierten Bilder gibt.

#Herausforderungen im Datensatz

Der Datensatz steht vor einigen Herausforderungen. Zum Beispiel haben bestimmte Attribute wie Alter über 80, Gewicht über 60 kg und ungewöhnliche Grössen vielleicht weniger Vertretung, was zu einem unausgewogenen Datensatz führt. Um dies zu beheben, wurde SMOTE angewendet, um ausgeglichenere Samples für das Training zu erstellen.

Der Datensatz dient als Trainingsressource für Forscher, die Modelle entwickeln können, die in der Lage sind, mehrere individuelle Attribute vorherzusagen. Allerdings bleibt die Sicherstellung der Genauigkeit bei der Schätzung dieser Attribute komplex, da es selbst für Menschen herausfordernd ist, das Alter oder Gewicht einer Person nur anhand des Aussehens zu beurteilen.

#Sicherstellung der Datenqualität

Die Datenqualität ist entscheidend, um die Zuverlässigkeit dieses Datensatzes zu gewährleisten. Validatoren haben alle Bilder und die zugehörigen Informationen auf Genauigkeit überprüft. Sie haben die Daten mit verlässlichen Quellen abgeglichen und Unstimmigkeiten behoben. Der Validierungsprozess umfasste Personen mit relevanten akademischen Hintergründen, um Vorurteile zu minimieren.

#Zusammensetzung des Datensatzes

Der Celeb-FBI-Datensatz besteht aus Bildern, die von verschiedenen Online-Plattformen gesammelt wurden. Zunächst wurden 9.500 Personen in Betracht gezogen, aber aufgrund von Qualitätsproblemen und dem Fehlen von Bildern wurde diese Zahl auf 7.211 reduziert. Die Daten wurden in einer Excel-Datei organisiert, die den Namen des Promis, Grösse, Gewicht, Alter und Geschlecht auflistet.

Die Bilder wurden aus beliebten Suchmaschinen bezogen, um sicherzustellen, dass sie nicht urheberrechtlich geschützt sind. Jedes Bild wurde nach einem bestimmten Format benannt, das Grösse, Gewicht, Geschlecht und Alter zur einfachen Identifikation enthält.

#Methodik zur Datenanalyse

Der Prozess der Analyse des Datensatzes umfasst mehrere Schritte. Zunächst werden die Bilder gereinigt, um diejenigen ohne vollständige Attributinformationen zu entfernen. Die Bilder werden zur Vereinheitlichung in der Grösse verändert und dann mit SMOTE ausgewogen. Diese Ausbalancierung hilft, die Leistung der Klassifikationsmodelle zu verbessern.

Anschliessend werden Deep-Learning-Modelle verwendet, um Attribute wie Alter, Geschlecht, Grösse und Gewicht zu klassifizieren. Die Leistung verschiedener Modelle wird verglichen, wobei ausgewählte Modelle für genaue Klassifikationen verwendet werden.

#Bewertung der Modellleistung

Um die Leistung der Modelle zu bewerten, werden verschiedene Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Recall und F1-Score verwendet. Diese Metriken geben Einblicke, wie gut jedes Modell bei der Vorhersage jedes Attributs abschneidet. Die Ergebnisse zeigten, dass das ResNet-50-Modell die anderen Modelle konstant übertraf, insbesondere in der Genauigkeit bei der Alter- und Geschlechtvorhersage.

#Zukünftige Richtungen

Der Celeb-FBI-Datensatz bietet Chancen für zukünftige Forschung und Entwicklung. Forscher können daran arbeiten, die Grösse und Vielfalt des Datensatzes zu erhöhen. Ausserdem gibt es Potenzial, diesen Datensatz zu nutzen, um Modelle zu entwickeln, die den Body Mass Index (BMI) und andere gesundheitsbezogene Metriken direkt aus Ganzkörperbildern vorhersagen.

Dieser Datensatz könnte im Gesundheitswesen von Vorteil sein und Einblicke bieten, die bei Diagnosen und Entscheidungen helfen können. Durch die Verbesserung des Zugangs zu umfassenden Datensätzen können Forscher weiterhin in Bereichen wie biometrischer Erkennung vorankommen, die bedeutende praktische Anwendungen haben.

#Fazit

Der Celeb-FBI-Datensatz ist eine wichtige Ressource, die den Bedarf an Ganzkörperbilddatensätzen mit reichen Attributen deckt. Er ebnet den Weg für genauere Vorhersagen von Grösse, Gewicht, Alter und Geschlecht. Die Ergebnisse, die mit Deep-Learning-Modellen wie ResNet-50 erzielt wurden, zeigen das Potenzial dieser Fortschritte in der Computer Vision, insbesondere für die biometrische Erkennung aus Ganzkörperbildern. Dieser Datensatz wird voraussichtlich in verschiedenen Bereichen wie Sicherheit und Gesundheitswesen helfen und stellt einen signifikanten Beitrag zu laufenden Forschungsbemühungen dar.