Este artículo presenta un modelo de clasificación de género mediante imágenes a color de la región periocular, independientemente de factores como el maquillaje o el disfraz. El modelo CNN propuesto se evaluó con dos conjuntos de datos oculares: CVBL y (Femenino y Masculino). Se alcanzaron altas precisiones del 99 % en el conjunto de datos CVBL y del 96 % en el conjunto de datos (Femenino y Masculino). Esto se logró utilizando un número reducido de parámetros aprendibles (7 235 089). El rendimiento del modelo se evaluó mediante diversas métricas y se comparó con las técnicas de vanguardia existentes, demostrando su eficacia y sugiriendo aplicaciones prácticas en áreas como la seguridad y la vigilancia.
