一组研究人员训练了神经网络来识别视频上的某些人，更快地检测他们的年龄和性别，几乎准确率为20%。

美国国立研究大学（National Research University）高等经济学院的研究人员表示，这一发展已经成为Android移动应用中离线检测系统的基础。

现代神经网络在视频上检测性别，准确率为90%，年龄预测的情况要复杂得多。

由于观察的各种条件，甚至轻微的头部旋转，预测同一个人的年龄在不同的视频帧在5年内，正负。

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以安德烈·萨瓦琴科教授为首的计算机视觉专家找到了优化神经网络操作的方法。

在几个视频数据集上的实验证明，他们的技术允许在视频上实现当今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“基于视频的年龄和移动应用中的性别识别”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，如果一个用户对一个蹒跚学步的孩子有相当多的内容，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些日子拍摄的照片，智能手机将建议一家餐馆聚会。这项技术已经引起了最大智能手机制造商的兴趣，“这项研究说。

“为了避免浪费时间和电池充电，我们使用高效的卷积神经网络来分析图像，”Savechenko说，“我们也非常关注隐私：只在离线模式下在用户的智能手机上进行处理”。

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