一组研究人员训练神经网络来识别视频中的一些人，并更快地检测他们的年龄和性别，准确率几乎达到20%。

来自国立研究大学高级经济学院的研究人员表示，这一发展已经成为安卓移动应用中离线检测系统的基础。

现代神经网络检测视频中性别的准确率达到90%，但年龄预测的情况要复杂得多。

通过观察各种情况，甚至轻微的头部旋转，我们可以预测同一个人在不同视频帧中的年龄在5年之内，正负。

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安德烈萨瓦琴科教授领导的计算机视觉专家找到了一种优化神经网络操作的方法。

在几个视频数据集上的实验表明，他们的技术允许在视频上实现最精确的性别和年龄识别算法。与其他流行的卷积神经网络相比，这项研究发表在一篇题为“移动应用中基于视频和性别识别的年龄”的文章中。

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这些发现可能被智能手机制造商用来创建各种推荐系统。

例如，如果用户对一个蹒跚学步的孩子有很多内容，他或她将被提供一个儿童商店的广告。

“如果他们有很多朋友在某一天拍的照片，智能手机会推荐一家餐厅聚一聚。这项技术引起了最大的智能手机制造商的兴趣，”研究报告说。

Savechenko说：“为了避免浪费时间和给电池充电，我们使用了一个高效的卷积神经网络来分析图像。”我们也非常关注隐私：我们只在用户的智能手机上以离线模式处理它们。

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