中国人名性别自动识别
藏族人名中“dbyang”与“g·yang”的区别
藏族人名中“dbyang”与“gyang”的区别
索南项秀
【期刊名称】《青海民族大学学报（藏文版）》
【年(卷),期】2017(038)001
【总页数】5页(P94-98)
【作者】索南项秀
【作者单位】
【正文语种】中文
【相关文献】
1.藏族人名汉译名识别研究 [J], 罗智勇;宋柔;朱小杰
2.浅析藏族人名重名现象 [J], 陈思
3.融合藏族人名音节特征的性别自动识别 [J], 夏吾吉;华却才让;色差甲;贡保才让;扎西吉
4.藏族人名中“dbyang”与“g·yang”的区别 [J], 索南项秀;
5.藏族第1—3批国家级非物质文化遗产项目代表性传承人名单 [J],
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WPS智能判断身份证的性别
分别对18位和15位身份证进行判断和运算，导致公式过 长，效率降低。其实，我们可以通过在IF函数中加入简单 的计算来避免重复判断，请看下面的公式
：=IF(MOD(MID(A2,(LEN(A2)=18)*2+15,1),2),"男","女")在这 个公式中，如果A2单元格为18位数字，则
公式中的“LEN(A2)=18”的值为1，再乘以2，其值为2，加 上后面的15，等于17，而如果A2为15位，则 “LEN(A2)=18”的值为
海南房价 /
在根据身份证号码判断性别的应用中，大多数人习惯用 嵌套的IF函数来判断身份证号码是18位还是15位，然后再 分别提取第17位或第15位，该
数字为奇数时，判断为“男”，为偶数时，判断为 “女”。如：=IF(LEN(A2)=18,IF(MOD(MID(A2,17,1),2),"男",
"女"),IF(LEN(A2)=15,IF(MOD(RIGHT(A2,1),2),"男","女")))这 样做虽然能得出正确的结果，但由于两次
0，乘以2再加15后的值为15，通过这个办法，利用MID函 数智能地取到18位号码的第17位或15位号码的第15位， 然后作为MOD的参数，正确
判断出该身份证持有人的性别。同样的方法还以用来 智能计算18位和15位身份证的出生日期等其他信息，具 体方法请大家开支脑筋，举一反三。
全文完！谢谢欣赏！感谢您的支持！
推算男女的准确方法
推算男女的准确方法通过以下几种方法可以推算男女的准确性别：1.性别鉴定：性别鉴定是通过科学手段来确定一个人是男性还是女性。
常用的鉴定方法包括：外部性征观察、内部生殖器观察、染色体分析以及基因测序等。
通过这些方法，可以准确地推算出一个人的性别。
2.基因测序：通过对一个人的基因进行测序，可以了解其性别。
这种方法是通过分析个体的基因组DNA序列中的特定部分，如性别决定基因(SRY)等，以确定一个人的性别。
3.羊水穿刺：羊水穿刺是一种常见的产前诊断技术，用于检测胎儿染色体异常和遗传疾病。
通过从母体腹部抽取少量羊水，并分析其中的胎儿DNA，可以推算出胎儿的性别。
4.胎儿超声波：胎儿超声波是一种常见的产前检查方法。
通过超声波技术，医生可以观察胎儿的外部生殖器，并判断出胎儿的性别。
这种方法通常在孕期16-20周进行。
5.高通量测序技术：高通量测序技术是一种新兴的基因测序技术，可以大规模地测序DNA或RNA样本。
通过对一组个体的基因测序数据进行统计分析和模式识别，可以推算出其中一种生物的性别构成比例。
以上是一些推算男女准确性别的常见方法，不同方法的应用适用于不同的情况和研究目的。
然而，应该注意的是这些方法都是科学方法，而不是谣传和偏见。
在科学研究中，准确性和可重复性是非常重要的，任何结果都需要进行验证和进一步的证实。
此外，性别是一种多维度的概念，除了生物性别之外，还有心理性别、社会性别等不同层面的性别认同。
因此，在推算男女性别时，需要综合考虑不同的因素和要素，并保持科学和客观的态度。
EXCEL如何用身份证号判断男女
很多人在录入人事信息时，在性别一列通常都是手工输入，但是这个方法效率比较低，而且容易出错，如果我们知道他们的身份证号码的话，用一个函数就可以轻松判断性别了，十分简单。
首先我们要知道身份证的第17位数字代表的是性别，奇数为男，偶数为女。
首先我们在性别列中输入：=MID(F6,17,1)。
这个函数的意义就是提取F6单元格中第17位数字。
输入后点击回车键，下拉至单元格底部。
这样第17位数字就被我们提取出来了。
然后我们输入=ISODD(MID(F6,17,1))，这个函数的意思就是判断我们刚刚提取出来的数字是不是奇数还是偶数，如果是奇数，则返还TURE，如果是偶数，则返还FALSE。
输入后点击回车确认，下拉至表格尾部。
最后我们输入=IF(ISODD(MID(F6,17,1)),"男","女")，这个函数的意思就是如果是奇数则返回男，如果是偶数则返回女。
点击回车确认，下拉，这样性别就被我们轻松判断出来了。
你学会了吗？。
姓名模拟生成器标示男女
痴
韶
民
晨
怀
模
嫦
赖
墨
婵
鬱
宁
采
翟
排
波
堵
篷
冰
桂
普
碧
冀
齐
半
晏
棋
柏
习
汽
白
慎
虔
傲
步
奏
安
寇
逑
桂
利
全
莹
聂
仁
归
阚
融
迪
乜
森
相
韶
逯
申
甫
声
冶
石
木
氏
正
事
法
绶
里
朔
海
酥
亢
拓
佴
堂
笪
藤
周
烃
蒋
潼
何
土
金
为
柏
纬
奚
文
苗
惜
酆
夏
雷
祥
郝
萧
皮
协
顾
星
姚
旭
米
洵
谈
延
项
验
席
洋
江
冶
樊
义
昝
驿
郁
逸
崔
迎
裴
优
甄
右
汲
育
乌
远
车
韫
秋
赞
甘Hale Waihona Puke 赠景展郜
招
蒲
罩
卓
侦
胥
征
谭
支
冉
至
濮
秩
女士 醉 自 紫 子 姿 竹 智 芷 之 正 真 珍 昭 展 蕴 韵 芸 云 玥 月 源 媛 元 渊 煜 钰 玉 语 雨 羽 愚 瑜 幼 又 友 优 映 颖 迎 樱 易 亦 忆 旖 以 怡 依 夜 瑶 姚 阳
在EXCEL表格中输入身份证号如何自动提取性别和出生年月
在表格中输入身份证号如何自动提取性别和出生年月如输入大批量地个人信息.(例：输入姓名、性别、身份证号、出生年月日、地址等等)，特别是在输入身份证号之后还要输入一些出年月日、性别、其时这些都已经在身份证号里面体现出来了，所以我想有没有办法提取出来.经过实践体验，现已经解决了这个问题，这样减少了不少时间，对于一两个人信息地输入这没什么，而对于成百上千地要输入来说，就是关键了.例如：序号姓名身份证号码性别出生年月说明：公式中地是身份证号所在位置、根据身份证号码求性别：(()(((())),"女","男")(()(((())),"女","男"),"身份证错"))、根据身份证号码求出生年月：(()(""(),"."())(()((),"."()),"身份证错"))、根据身份证号码求年龄：(()(())(())(()(())(()),"身份证错"))如何使用从身份证号码中提取出生日期如何使用从身份证号码中提取出生日期例如：从身份证中提取出生日期来，如何快速得出？只需使用语句：(()()())【是身份证号码所在单元格】()函数是日期函数；如输入今天地日期()那么，函数是什么东东呢？()为包含要提取字符地文本字符串；为文本中要提取地第一个字符地位置.文本中第一个字符地为，以此类推；指定希望从文本中返回字符地个数.对身份证号码分析下就知道：，出生日期是年月日；也就是从字符串（）地第位开始地位数字表示年，从字符串地第位开始地位数字表示月，字符串地第位开始地位数字表示日.呵呵，强悍吧！中利用身份证号码（或位）提取出生日期和性别需要地函数：()：检查单元格中字符串地字符数目，本例地含义是检查身份证号码地长度是否是位；:返回数值向下取整为最接近地整数,本例中用来判断身份证里数值地奇偶数.:返回文本字符串最后一个字符开始指定个数地字符；：返回文本字符串指定起始位置起指定长度地字符，()表示：在中从左边第七位起提取位数；""()表示：在中从左边第七位起提取位数地前面添加；……""表示：其左右两边所提取出来地数字不用任何符号连接；""表示：其左右两边所提取出来地数字间用“”符号连接.若需要地日期格式是年月日，则可以把公式中地“”分别用“年月日”进行替换就行了.一、提取出生日期如果我们要从一个人地身份证号码中批量提取其出生年月日，并表示成“”形式，可以这样做，假设身份证号码在列，在列中输入公式((),""()""()""()()""()""())，这个公式地含义就是，当其检查到单元格中地数据是位地时，就显示""()""()""()地计算结果，否则就显示()""()""()地计算结果.如：若单元格中是，在单元格中计算出地结果是“”；若单元格中是，在单元格中计算出地结果是“”.二、提取性别在单元格输入公式(()(()(()),"女","男")(()(()),"女","男"))这个公式地含义是如果单元格是一个位数，就显示(()(()),"女","男")地计算结果；否则，显示(()(()),"女","男"))地计算结果.最后把和单元格地公式向下拉下来，在列输入身份证号码后，出生日期和性别可自动输入了，这样就减少了用户输入数据工作量，提高了办事效率！根据身份证号码让自动输入出生日期和性别办公室人事文员有时要输入很多员工地人事资料，每输完臃长地身份证号后又要输入员工出生年月日和性别，这样无疑增加了工作量，有没有办法让出生日期和性别自动输入呢？其实用公式即可轻松解决问题！众所周知，我国身份证号码里有每个人地出生日期和性别等信息：老式地身份证号是位数，第位到位是出生年月日，最后一位如果是偶数就代表女生，奇数就是代表男性；新式身份证号是位数，第位到位是出生日期，倒数第二位地偶数或奇数代表女性或男性.既然存在这样地规律，用函数就可轻松实现根据身份证号自动输入出生日期和性别。
基于人脸的性别识别-精品
基于人脸的性别识别-精品2020-12-12【关键字】方案、建议、情况、方法、环节、条件、前提、进展、空间、领域、质量、模式、计划、监控、监测、传统、问题、矛盾、系统、机制、有效、密切、主动、充分、整体、现代、平衡、合理、良好、快速、提升、统一、发展、建立、提出、发现、了解、研究、规律、特点、位置、关键、安全、网络、准则、热点、理想、思想、力量、地位、根本、基础、需要、环境、工程、项目、途径、重点、体系、能力、主导、方式、作用、标准、规模、结构、任务、反映、速度、关系、设置、分析、借鉴、调节、逐步、形成、丰富、严格、整合、开展、引导、保证、服务、帮助、支持、发挥、解决、优化、调整、改善、取决于、促进、适应、实现、提高、改进、规范、中心、核心、规范化、针对性Gender Identification Based on Face院系：电子信息与技术学院姓名：陈泽腾学号：摘要人脸是重要的生物特征之一，人脸图像上蕴含了大量的信息，例如性别、年龄、人种、身份等。
人脸的性别识别就是试图赋予计算机根据输入的人脸图像判断其性别的能力。
本文基于人脸正面图像进行性别分类。
一般而言，人脸性别识别系统分为图像预处理，人脸特征提取和分类器识别三部分。
本文针对这三个部分展开研究，并比较了几种不同方案的识别性能。
通过对性别识别的重要理论的研究，为了提高性别识别率，本文提出了采用AdaBoost 算法提取整体特征，主动表观模型提取局部特征，组合局部与整体特征后使用支持向量机（SVM）进行分类的方法。
本文在一个由AR、FERET、CAS-PEAL-R1、网上收集和实验室自行采集所共同组成的，包含21,300 余张人脸的数据库上，进行了大量有意义的实验。
实验结果显示，融合了整体特征和局部特征后，识别率比基于（单独）整体特征的、基于（单独）局部特征的有很大的提高，达到了90%以上。
本文还通过精心设计的对比实验对预处理过程中人脸有效区域的截取和AdaBoost 的结构选择等方面给出了合理的建议。
中文人名自动识别的一种有效方法
江泽民 - 01446708 - 01997050 - 01139130 -
为直观地反映它们之间的平衡关系 , 下面依据表 1 581306056 - 401266857 - 361216345 - -
数据画出它们的曲线图 (见图 1) , 找到二者的平 52681979243
衡点 。
贾西平 - 01850000 - 01037037 - 01334656 -
高技术通讯 2000121
中文人名自动识别的一种有效方法 ①
②
李建华 王晓龙
(哈尔滨工业大学计算机科学与技术系 哈尔滨 150001)
摘 要 介绍了一种基于大量实验的有效的中文姓名自动识别方法 。实验结果表明 , 该 方法在兼顾准确率与召回率的同时获得了较好的识别效果 。 关键词 中文姓名自动识别 , 自动分词 , 知识源
P ( name ) = p ( W1 ) 3 p ( W2 ) 3 p
( W 3) ; p ( W i) = λf ( W i) 3 d ( W i) ;
f ( Wi) 为 Wi 作为姓名用字出现的频率, d ( W i) 为 W i 在姓名中使用的频率 , λ是概率调整 系数 。
f ( Wi) d ( Wi)
中文姓名在文本中不是孤立存在的 , 其依存的 上下文信息具有一定的特点 。
(1) 前置信息 : 姓名的前端多冠有对人的职 业 、职务及与说话人的关系的称谓 , 如 “这是上海 市副市长刘振元日前在与上海旅游记者协会座谈时
介绍的 。”、“我和妻子秦润英都是双目失明的盲
人 。”等 。在上述句子中的 “市长”和 “妻子”就
是人名 “刘振元”和 “秦润英”的前置提示信息 。
(2) 后置信息 : 姓名的后端多随有对此人的职 业 、职务及与说话人的关系的称谓 , 如 “我国著名 学者彭明教授访问前苏联时将书稿复印件全文带
融合藏族人名音节特征的性别自动识别
融合藏族人名音节特征的性别自动识别夏吾吉;华却才让;色差甲;贡保才让;扎西吉【摘要】藏族人名的性别自动识别是自然语言处理中非常重要的基础性问题之一.文章中提出了融合音节特征的SVM模型藏族人名性别识别方法,采用支持向量机(SVM)模型为基本框架,依据藏族人名的构词特征和统计分析,设计了特征模板,使支持向量机模型有效地处理藏族人名性别识别问题.实验结果表明,在包含18821个藏族人名的103974个句子中,随机抽取3764个藏族人名作为测试语料,对SVM的高斯核、线性核、多项式核和S型核等4个常用核函数做了实验,性别自动识别的准确率分别达到99.98%、98.81%、96.98%和95.45%.【期刊名称】《西北民族大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(038)003【总页数】5页(P1-5)【关键词】藏族人名;性别识别;音节特征;支持向量机(SVM)【作者】夏吾吉;华却才让;色差甲;贡保才让;扎西吉【作者单位】青海师范大学藏文信息处理教育部重点实验室,青海西宁 810008;青海师范大学民族师范学院,青海西宁 810008;青海师范大学藏文信息处理教育部重点实验室,青海西宁 810008;青海师范大学藏文信息处理教育部重点实验室,青海西宁 810008;青海师范大学藏文信息处理教育部重点实验室,青海西宁 810008;青海师范大学藏文信息处理教育部重点实验室,青海西宁 810008【正文语种】中文【中图分类】TP391性别识别研究起始于20世纪90年代，起初由心理学家提出[1]，其研究目的是如何分辨人类男、女性别.随着计算机技术的发展，对性别识别有不少学者从语音识别、模式识别、图像处理技术的角度进行了研究，其在各个方面得到了很好的应用前景[2-5].藏文信息处理在计算机信息技术领域也有30多年的发展历程，同样取得了令人瞩目的成绩.但由于基础性工作处理的不够成熟，再加上藏文语料严重缺乏，其研究进展较为缓慢.藏族人名性别识别是藏文信息处理的一项基础性工作，是在藏文文本中确定男、女性别的过程，其识别效果制约着藏文信息处理的发展，并对藏文词性标注、机器翻译、信息检索、指代消解和句法分析等研究有很大影响.藏族人名性别识别不仅是自然语言处理领域中的一个关键技术，也是目前在藏语自然语言处理中需要解决的一个重要问题.藏文是一种典型的具有逻辑格语法体系的拼音文字[6],句子中音节(字)作为最基本的单元，一个或多个音节构成一个词.同样常见的藏族人名按照音节的长度由2个音节、3个音节和4个音节组成，还有个别藏族人名(比如：作家笔名和宗教人士姓名等)由2个音节和6个及其以上音节再加上维持藏族古代的庄园名、部落名、家族名和地名等26个音节组成[7].藏族人名性别识别模块是藏文词性标注和藏文指代消解中不可缺少的重要组成部分，国内外对其研究很少，马宁等首次提到了基于SVM的藏语说话人性别识别.此外，目前还未见到藏族人名性别识别方面的相关研究和报道.为此，本文在藏文命名实体识别的基础上，利用融合音节特征SVM模型和解码方法，探讨了安多藏区常用的藏族人名性别自动识别.藏语中组成人名的音节结构非常复杂，从最少2个音节到6个以上音节不等，比如：“”、“”、“”、“”；安多地区常用人名一般都由2个音节到4个音节组成，但也有少部分人名由4个以上的音节组成，最常见的有宗教人士法名.在藏语人名中，由2个音节组成的人名，一般可以从字面上明确化分出男女性别，例如“”等都是典型的男性名字，而“”等都是典型的女性名字；而由3个音节组成的人名，男女性别的判断和划分，一般都取决于人名最末端的音节，例如末端音节为“”等是男性名字，末端音节为“”是女性名字.如果在3个音节组成的人名中，末端音节出现“”等音节，就无法单纯的从末端音节中判断和划分出具体男女性别，需要进一步借助前两个音节进行判断，如果前两个音节中出现“”等是典型的男性名字，即可推定为男性，如果出现“”女性名字，即可推定为女性；由4个音节组成的人名，男女性别的划分一般由后两个音节决定，如果后两个音节中出现“”等，通常都是男性名字.如果后两个音节中出现“”等，一般都是女性名字.如果后两个音节中出现“”等音节，具体性别的判断就要取决于前两个音节，是男即男，是女就女.藏文音节作为藏文词语的构件，同时也是藏族人名的基本构件，它不仅有自身的结构特征(比如：藏族人名结构成份最少是2个音节)，而且藏族人名还有音节间前后音节的搭配等特征.本文所采用的SVM模型在识别任务中能否成功地选择这些独有的特征[8].给定(s,m 或 f),定义好的特征所包含的信息以能够正确地帮助识别标注m或f.对于构成藏族人名的每一个音节，都使用表1所示的特征.表1说明2个音节组成的藏族人名，通过其特征，可以直接识别出其性别，而3个音节的藏族人名在识别过程中如果最后音节为“” 等时，由前两个音节来确定性别，同样由4个音节组成的人名中后两个音节为“”时，由前两个音节进行识别其性别.支持向量机(Support Vector Machine, SVM)模型是一个相对较先进和较新的机器学习方法,最初为了解决二类分类由Vapnik等人于20世纪90年代中期提出[9]，现在被广泛应用于模式识别、回归计算等解决多维非线性分类问题，它具有结构风险最小化的显著特点.对于分类问题，SVM模型学习策略可简述为把某个输入空间中的一类样本通过一种非线性关系映射到另一个特征空间中，将两类样本在此特征空间中进行线性分类，并在此特征空间中寻找最优样本的线性分类超平面[3]，使得分类间隔最大化，可形式化地描述为一个求解凸二次规划问题.其判别函数为：yi=sgn(w·x+b)=sgn[∑αiyik(xi,xj)+b其中，w是权重向量、x是特征向量、b是参数、k(xi,xj)为核函数，核函数是SVM的核心问题之一，目前选择核函数的方法一般都是从大量实验工作中进行获得.常用的核函数有[10]：线性核函数：k(xi,xj)=xiT,xj多项式核函数：高斯核函数：S型核函数：其中,d、σ、b、c为核参数，在本文中上述核函数中的高斯核函数泛化性能很好，线性核函数为其次，多项式核函数和S型核函数的泛化性能相对较差.在藏族人名性别识别中，我们将性别是识别视作SVM的一个分类问题，即从藏族人名中分类出男女性别.如图1所示.图1表明，两类样本集合通过SVM模型能够被超平面H进行完全分开，使得直线H1和H2之间的几何距离最大.在藏族人名性别识别过程中，把男性和女性分别作为两类样本：m类(图中用“”表示)和f类(图中用“”表示).在决策分析中，将对待识别的藏族人名音节参数进行特征向量化后，通过判别函数式(1)进行判断其性别.如果其结果为正，则认为待识别的藏族人名是属于男性姓名；否则，就属于女性姓名.如表1所示，藏族人名音节主要可分为3个特征：S0S1、S2、S2S3 ；因此，藏族人名可用三维向量表示，其中S0S1只有男性或女性两种结果，结果为男性用1表示，而女性结果用-1表示；S2、S2S3具有男性、女性和不知性别三种结果，其中男性、女性的表示方法跟S0S1特征的表示方法相同，而不知性别的结果用2表示；如果无特征，则用0表示.具体向量化结果如表2所示.本文的训练和测试语料取材于藏文网站上相关各个领域的藏族人名，包括小说、新闻、法律、童话等.对这些取材进行分词、标注词性和命名实体后，经手动修改其中切分和标注错误的藏族人名.本文语料共包含18 821个藏族人名，其中训练集有15 057个，占整体语料的80%；测试集有3 764个，占整体语料的20%；并且测试语料从整个语料中随机抽取.表3为详细的语料统计信息.利用训练语料抽取了融合藏族人名的特征，并训练了支持向量机(SVM)模型，见表3所示，然后在测试语料上，分别对SVM中常用的4个核函数进行了重复实验，实验结果见表4.从实验结果来看，虽然测试语料从整体语料中随机抽取，但对SVM每个常用核函数进行重复实验的结果都比较稳定，而且效果良好.此外，在本实验中发现高斯核函数泛化性能很好，线性核函数为其次，多项式核函数和S型核函数的泛化性能相对较差.虽然每个核函数对一般藏文文本中出现的藏族人名的性别识别获得了较高的准确率，但仍然未能达到100%准确率，原因在于像“”“”等常用藏族人名在不同的实际语料中出现时，以不同性别的形式出现，导致在识别过程中出现歧义，影响了实验结果.本文主要研究了基于SVM模型融合藏族人名音节特征的人名性别自动识别方法.根据藏族人名的构词规律和形态特征，重点探讨了人名音节特征的选择和特征向量化，并采用支持向量机方法训练了藏族人名性别标注语料，结合训练模型获得藏族人名性别识别的最佳结果.经实验，SVM模型完全可以自动识别文本中的藏族人名的性别.后续工作中，将借助藏文人称代词的指代消解方法，研究存在男女性别归类有歧义的藏族人名以及藏文转写其他民族人名的性别自动识别方法，以完善藏文文献中人名的性别自动识别任务.【相关文献】[1] COTTREL，L G W，METCALFE J.EMPATH：Face,emotion and gender recognition using holons [J].Advances in Neural Information Processing Systems,1991(2):564-771.[2] 白雪，田启川，郝梦琳.基于神经网络的性别识别方法[J].电子科技，2013,26(9)：151-154.[3] 张建明，杨忠，李巍.改进KNN-SVM的性别识别[J].计算机工程与应用，2009,45(4)：177-179.[4] 邓英，欧贵文.基于HMM的性别识别[J].计算机工程与应用，2004(15)：74-75.[5] 马宁，于洪志，武光利等.基于SVM的藏语说话人性别识别[J].西北民族大学学报(自然科学版)，2011(4)：35-39.[6] 孙萌，刘群.基于判别式分类和重排序技术的藏文分词[C].第十二届全国少数民族语言文字信息处理学术研讨会论文集，2011.[7] 华却才让，姜文斌，赵海兴等.基于感知机模型藏文命名实体识别[J].计算机工程与应用，2014,50(15)：172-176.[8] 华却才让，姜文斌，赵海兴等.基于词对依存分类的藏语树库半自动构建研究[J].中文信息学报，2013，27(5).[9] Chau A L,Li X,Yu W.Support vector machine classification for large datasets using decision tree and Fisher linear discriminant[J].Future Generation ComputerSystems,2014,36(36):57-65.[10] 李航.统计学习方法(第1版)[M].北京：清华大学出版社，2012，95-133.。
人脸识别系统中的性别与年龄预测研究
人脸识别系统中的性别与年龄预测研究随着人工智能技术的快速发展，人脸识别系统作为一种重要的生物识别技术正在得到广泛应用。
在人脸识别应用的过程中，性别与年龄的预测是其中重要的一环。
本文将探讨人脸识别系统中性别与年龄预测的研究现状、方法和应用场景。
1. 研究现状在人脸识别系统中，性别与年龄预测是一项具有挑战性的任务。
过去的研究主要依赖于传统的机器学习方法，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等。
这些方法通过提取人脸图像的特征，包括颜色、纹理和形状等方面的信息，然后将其作为输入，通过训练模型来预测性别和年龄。
然而，这些传统的机器学习方法在处理复杂的人脸图像时存在一些局限性。
对于年龄预测而言，人脸的外观在不同年龄段可能具有较大的差异，而传统方法往往难以准确捕捉这些细微的特征变化。
对于性别预测而言，传统方法往往只关注人脸的表面特征而忽视了眼部、嘴部等细微的特征差异。
近年来，深度学习方法的兴起为人脸识别系统中的性别与年龄预测带来了新的突破。
深度学习算法，如卷积神经网络（CNN），通过多层网络结构提取人脸图像中的高级特征，并能够更好地捕捉人脸的细微特征差异。
这使得性别与年龄的预测性能得到显著提高。
2. 方法与技术尽管深度学习方法在性别与年龄预测任务中表现出了优越性能，但仍有一些挑战需要克服。
首先，数据集的质量和规模对于深度学习模型的性能至关重要。
大规模、高质量的人脸图像数据集有助于训练更准确和鲁棒的模型。
其次，因为性别和年龄的预测往往是共同进行的，因此需要设计合适的损失函数来同时优化两个预测任务。
最后，针对不同数据集和实际应用场景的特点，需要选择合适的深度学习模型架构和调优策略。
目前，一些常用的深度学习模型常被应用于性别与年龄预测任务。
例如，VGGNet、ResNet和Inception等经典的卷积神经网络模型都被用于人脸图像的特征提取。
除此之外，一些特定的神经网络结构也被提出用于性别和年龄的预测。
基于角色标注的中国人名自动识别研究
1
中国人名与地名的歧义， “周鹏和同学”存在人名“周鹏”和“周鹏和”的歧义[4]。
1.2 现有解决方案及其不足
针对中国人名的自动识别问题，人们已经作过很多的探索，并提出了多种解决方案。根 据其使用的方法不同，这些方案大致可以分为三种：规则方法[2,4,5]、统计方法[6]以及规则 与统计相结合的方法[1,7,8]。 规则方法主要利用两种信息：姓氏用字分类[5]和限制性成分[8]。即：分析姓名用字， 驱动对姓名的识别过程，并采集姓名前后相关的成分，对姓名的前后位置进行限制。小规模 测试的结果表明，其准确率可以高达 97%[4]。在缺乏特大规模熟语料库的时候，规则方法 是唯一可行的方法。 统计方法主要是针对姓名语料库来训练某个字作为姓名组成部分的概率值， 并用它们来 计算某个候选字段作为姓名的概率，其中概率值大于一定阈值的字段为识别出的中国人名 [6]。 规则与统计相结合的办法， 可以通过概率计算减少规则方法的复杂性与盲目性， 而且可 以降低统计方法对语料库规模的要求。 目前的研究基本上都是采取规则与统计的方法， 不同 之处仅仅在于规则与统计的侧重不同而已。 现有解决方案存在着本身固有的一些不足： 首先，一般采取“单点（首或尾）激活”[4]的机制来触发人名的识别处理。即扫描到 姓氏用字、职衔、称呼等具有明显姓名特征的字段时，才将前后的几个字列为候选姓名字段 进行人名的识别。那些不具备明显特征的姓名往往会被丢失，如上文中提到的“有名无姓” 的人名。其次，姓名候选字段大都是选取切分后的单字碎片[1,2,4,6]，也有研究者将少量的 二字或多字词纳入候选字段的选取范围[4]。在这种选取机制的作用下，人名内部成词以及 人名与上下文成词的情况基本上是无法召回的。 根据上文提供的统计数据， 由于这两种机制 所引起的召回率损失将不小于 10%。最后，人名识别采取的大量规则往往代价昂贵而且难 以扩展。文献[4]中，研究者就是从 10 万条人名库、2 亿字的真实语料库中将姓名用字分为 了 9 类，并总结了 21 条识别规则。无论是收集如此巨大的人名库、真实语料库，还是提炼 规则，都是一个浩大的工程。这无疑是非常费时、昂贵的。如果增加新的人名形式，也必须 增加新的规则，并对以前的规则重新修订，因此规则方法很难扩展。规则可以保证很高的准 确率，但是任何规则都不可能覆盖尽可能多的人名，对于规则之外的姓名就完全无能为力。 本文将提供一种可以避免上述不足的解决方案——基于角色标注的中国人名自动识别 方法。 该方法主要采用隐马模型对分词结果进行人名构成角色的标注， 然后根据各个不同的 角色， 进行简单的模式匹配并最终识别出人名。 某个字词的人名构成角色定义主要依据于其 在人名构成中的不同作用，如姓、名、上文、下文等。字词不同角色的概率以及各个角色之 间的转移概率，完全从语料库训练过程中自动抽取。该方法自动学习、自动识别，无需人工 的直接干预，改变训练样本，就可以适应新的情况。一次扫描，无需回溯，选取所有的可能 字段作为候选姓名，识别处理不需激活。经过大规模的真实语料库测试，我们取得让人满意 的实际效果。 本文第二节阐述该方法的理论依据， 然后给出具体的实现过程， 最后提供人名识别的实 验结果并进行分析。
利用CRFs实现中文人名性别的自动识别
本文实验中使用的部分数据集
实验数据
实验数据集： 实验数据集：实验中所采用的全部是真 实的人名数据， 实的人名数据，取自某省级医院一年内 的所有病患的姓名和性别。 的所有病患的姓名和性别。
评估指标
实验评估指标：准确率Precision、 实验评估指标：准确率Precision、召回 Recall和F1-Measure。 率Recall和F1-Measure。 准确率Precision指的是给出的切分中正 准确率Precision指的是给出的切分中正 确的比例，而召回率Recall指的是给出的 确的比例，而召回率Recall指的是给出的 切分占实际正确切分的比例。 切分占实际正确切分的比例。
条件随机场简介
条件随机场是Lafferty等在 条件随机场是Lafferty等在2001年提出的一种 等在2001年提出的一种 条件概率模型， 用于序列数据标注的条件概率模型 用于序列数据标注的条件概率模型，它是一种 判定性模型。CRFs通过定义标记序列和观察 判定性模型。CRFs通过定义标记序列和观察 序列的条件概率 条件概率P(S|O)来预测最可能的标记序 序列的条件概率 来预测最可能的标记序 列。
内容提要
引言 条件随机场理论 基于CRFs的中文人名性别的自动 基于CRFs的中文人名性别的自动 识别实验 实验及其结果
对人名的建模
中文姓名一般由姓氏和名字两部分构成， 中文姓名一般由姓氏和名字两部分构成， 形式为“姓氏+名字” 形式为“姓氏+名字” 采用B1、B2、 采用B1、B2、I、E四个标注符号组块的 方法来标识人名要素，其中男性用M 方法来标识人名要素，其中男性用M表 女性用F 示，女性用F表示
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