인공지능은 놀라운 이점으로 우리 삶의 중요한 부분을 차지하고 있다. 기계는 이미지에서 물체를 인식하는 것, 특히 사람들을 정확한 나이와 성별 그룹으로 분류하는 것에 있어서 인간을 능가하고 있다. 이러한 측면에서 나이와 성별 분류는 최근 수십 년 동안 컴퓨터 비전 연구자들 사이에서 뜨거운 주제 중 하나였다. 심층 합성곱 신경망(CNN) 모델의 배포는 최첨단 성능을 달성했다. 그러나 대부분의 CNN 기반 아키텍처는 수십 개의 훈련 매개 변수로 매우 복잡하기 때문에 많은 계산 시간과 자원이 필요하다. 이러한 이유로 기존 방법에 비해 훈련 매개 변수와 훈련 시간이 현저히 적은 새로운 CNN기반 분류 알고리즘을 제안한다. 덜 복잡함에도 불구하고 우리 모델은 UTKFace 데이터 세트에서 연령 및 성별 분류의 더 나은 정확도를 보여준다.