A idade e o g?nero foram extra?dos utilizando a entropia, Ridge to Valley Area (RVA) e o treino neural das energias das impress?es digitais utilizando a transforma??o de ondas de haar. O g?nero foi proposto com base na entropia das impress?es digitais. A idade foi estimada utilizando as energias da impress?o digital computadas at? ao 3 n?vel da onda de haar. ? proposto decompor a impress?o digital no n?vel 3, calculando assim os 12 n?meros de n?veis de energia. Estes n?veis de energia, juntamente com o RVA e a entropia, s?o feitos como neur?nios de entrada para uma rede neural de propaga??o traseira com dois neur?nios ocultos e quatro classes de sa?da. A rede neural de propaga??o traseira ? treinada usando 300 amostras de imagens de impress?es digitais com 150 imagens masculinas e 150 femininas. Os pesos s?o ajustados com um MSE alvo de 0,00001. A rede neural ? treinada a uma taxa de aprendizagem de 0,1, dando assim uma aprendizagem r?pida da rede com pesos ajustados para afinar as quatro classes de sa?da, ou seja, 10-15, 16-20, 21-25, e 26-30 grupos et?rios.
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