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摘要 - 种族和种族是用于根据生物学和社会学标准将人类描述和分类为群体的术语。这些标准之一是外观，例如面部特质，这些表面特征是由人的面部结构明确表示的。计算机科学领域主要与使用基于计算机视觉的技术自动检测人类种族，由于对如何通过定量和概念模型来暗示地从面部特征中推断出对种族阶级的歧义和复杂性，因此它可能具有挑战性。计算机视觉领域中种族识别的当前技术基于基于编码的面部特征描述符或基于卷积的神经网络（CNN）特征提取器。但是，为基于图像的分类而开发的深度学习技术可以为种族识别提供更好的端到端解决方案。本文是使用一种称为“视觉变压器”的深度学习技术来识别使用现实世界面部图像的人的种族的第一次尝试。实施多轴视觉变压器的实施为亚洲，黑人，印度，拉丁裔西班牙裔，中东和白人的种族群体实现了77.2％的分类精度。
使用深度学习方法基于面部图像的种族分类
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