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【技术综述】人脸年龄估计研究现状

今天给大家带来一篇人脸识别中的年龄估计技术,年龄特征作为人类的一种重要生物特征,计算机要如何基于人脸图像估计年龄呢?...基于人脸图像的年龄估计系统一般分为人脸检测与定位,年龄特征提取,年龄估计,系统性能评价几个部分。根据提取特征方式的不同又分为传统方法和深度学习方法。...3.1特征提取模型 3.1.1 人体测量学模型 a) 主要内容: 人体测量学模型利用了人脸的几何形状特征进行年龄分类,主要是描述随着年龄的增长人脸整体轮廓变化的数学规律,它所测量的是人脸的一种结构信息。...b) 适用范围: 主要适合于对未成年人进行年龄分类 c) 局限性: 由于该模型对人体姿态变换比较敏感,因此主要适用于提取正面人脸图像的年龄特征 ?...此外,在日常生活中,我们对一个人进行年龄判定时,总是将该人脸与我们熟悉的且知道相应年龄人脸图像进行比较,通过综合大量的比较结果进行年龄判断。

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人脸实践篇 | 基于Caffe的年龄&性别识别

利用人脸属性进行身份验证又是最自然最直接的手段,相比其它人类生物特性,它具有直接、方便的特点,更容易被用户所接受且不易察觉。...最后的实验结果,Gender accuracy 在86.8%,Age预测精准的值准确率在50.7%,预测年龄段准确率在 84.7%,使用的数据集是Adience; 基于传统方法也有,比如基于LBP,亮度...基于形状特征和深度神经网络的现实人脸性别分类,先对人脸进行对齐操作,用深度网络的方法进行分类,在LFW数据库的非正向人脸样本部分做实验,识别率可达到89.3%。...性别识别 性别识别是利用计算机视觉来辨别图像中的人脸性别属性。多年来,人脸性别因为实际场景的需求,如在身份认证、人机接口、视频检索以及机器人视觉中的潜在应用而备受关注。...年龄及性别识别 import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sys import caffe %matplotlib

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【前沿】见人识面,TensorFlow实现人脸性别年龄识别

【导读】近期,浙江大学学生Boyuan Jiang使用TensorFlow实现了一个人脸年龄和性别识别的工具,首先使用dlib来检测和对齐图片中的人脸,然后使用CNN深度网络来估计年龄和性别。...TensorFlow实现的人脸性别/年龄识别 这是一个人脸年龄和性别识别的TensorFlow工具,首先使用dlib来检测和对齐图片中的人脸,然后使用CNN深度网络来估计年龄和性别。...如下所示,该项目可以同时估计一张照片中的多个人脸 。 ? ? 安装python依赖包 本项目需要以下依赖包,已经在CenotOS7系统上的Python2.7.14环境中测试过。...因为我们首先需要进行非常耗时的人脸检测和对齐步棸,所以我们建议使用尽可能多的核心数。Intel E5-2667 v4 带有 32 个核心运行完需要大概50分钟。

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虹软发布免费人脸识别SDK:支持年龄、性别识别

AlphaGo拔掉网线也强大、iPhone X没有网络依旧可解锁,在国内虹软则免费开放了其支持离线的人脸识别技术,而且除了检测、跟踪、识别功能,现在也支持对年龄与性别的识别。...而其开放的人脸认知引擎则给企业带来了绝对的AI应用工具。...来想象一下,离线的人脸识别引擎可以在哪些场景具有优势: 机器人识别人物:无需网咯,机器人可以识别家人、客户、识别人物性别、年龄,从而提供不一样的差异化服务,喊一声阿姨、叫一声小朋友、欢迎VIP用户是不是更为亲切呢...人脸门禁与闸机:固定的场所,确定的人员,刷脸即可。...智能家居:人脸门锁,人脸灯控、人脸音响已不用多说,您可能有更多想象 社区监控:社区门禁、安保报警、黑名单监控,人脸识别打造智慧社区 …… 面对人脸识别应用的深入,现在算法与行业事实上都已有了足够的准备,

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人脸识别剩下的难题:从遮挡,年龄,姿态,妆造到亲属关系,人脸攻击

人脸识别系统已经大规模商业化应用,但这并意味着它就发展到顶了,剩下的都是一些难题,包括遮挡/年龄/姿态/妆造/亲属/伪造攻击等。...3D Morphable Model and Generative Adversarial Network[J]. arXiv preprint arXiv:1904.06109, 2019. 2 跨年龄人脸识别...年龄的变化使得人脸的图像特征发生很大的变化,跨年龄人脸识别无疑也是一个很难的问题,同时也是一个具有重大社会价值的课题。...从年龄不变特征提取到年龄仿真,相关的研究非常多,这个综述可以作为一个好的开始。 文章引用量:很新 推荐指数:✦✦✦✦✧ ? [3] Sawant M M, Bhurchandi K M....ACM Transactions on intelligent systems and technology (TIST), 2016, 7(3): 37. 4 妆造人脸识别 年龄的变化会导致人脸的生理特征发生变化

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明月机器学习系列017:人脸对齐与仿射变换

我们所说的人脸识别通常是几个算法的集合,包括人脸检测,人脸对齐,人脸特征提取等。...这是人脸检测。 在人脸检测之后,如果我们需要做人脸比对或者匹配,通常就需要先进行人脸对齐,这样在提取特征会更有效。所谓人脸对齐,其实就是将原来倾斜等的人脸转换成端正的。...这里其实就是将人脸的5个关键点,通过某种映射,通常是线性变换,映射成一个标准的人脸,5个原始关键点: X = [ [828.1219482421875, 356.0898132324219],...展示一下人脸纠正后的效果: 感觉对于侧脸的对齐效果不太好,会有点偏,有时间再优化优化。 仿射变换 ---- Python解决问题很简单,不过我们有必要认识一下其背后的仿射变换。...其在百科上的定义如下: 仿射变换,又称仿射映射,是指在几何中,一个向量空间进行一次线性变换并接上一个平移,变换为另一个向量空间。 更加严谨的定义如下: 简单说:仿射变换 = 线性变换 + 平移。

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人脸年龄编辑:无可奈何花落去,似曾相似春又来!

什么是人脸年龄编辑? 相信不少同学听说过人脸老化,把一幅人脸图像转化成人物老年的样子,人脸年龄编辑则不仅可以做人脸老化,还能“返老还童”。即给定一幅人脸图片,可以生成人物不同年龄的图像。...给定输入人脸图像X0和对应年龄a0,想要生成的人物年龄a1。...输入图像经过一个编码器、调制网络(图中黄色模块)、解码器进行图像重建,编码器是为了得到人脸年龄无关表示,调制网络把年龄编码成128维向量,调制每一个编码后的特征通道,加入年龄特征。...经过调制的特征,进入解码器,对于该图像对应的年龄调制的特征进行人脸重建,而想要的年龄调制的特征生成一张新的人脸,并对这张新的人脸使用鉴别器判断真假和预测年龄。...人脸重建和人脸真假判断保证了人脸编辑结果视觉效果好,人脸图像去年龄编码、年龄调制网络、年龄分类用来保证生成的结果符合预期。 实验结果 与其他算法在人脸老化任务上的数值结果比较: ?

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域名哪里好?域名供应商的选择标准是什么?

对于想要在网络上建设网站的用户而言,首先需要为网站购买一个合法的域名,不过很多人对于购买域名并没有实际的经验,因此往往不知道在哪里才能买到需要的域名。那么域名哪里好?域名供应商的选择标准是什么?...域名哪里好呢 域名是外部用户访问用户网站的地址,只有准确的地址才能够让别人进入自己的网站,并且域名和网址并不是相等的关系,域名需要经过解析才能够获得网址。...域名的选择标准 很多人在网络上查找后会发现,提供域名的域名供应商在网络上是非常多的,那么域名哪里好?域名供应商如何来选择呢?...域名哪里好?如何挑选域名供应商?

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仿射变换,透视变换:二维坐标到二维坐标之间的线性变换,可用于landmark人脸矫正。

仿射变换: 仿射变换是一种二维坐标到二维坐标之间的线性变换,并保持二维图形的“平直性”。转换前平行的线,在转换后依然平行。...plt.imshow(img),plt.title('Input') plt.subplot(122),plt.imshow(dst),plt.title('Output') plt.show() 透视变换...: 透视变换需要3×3的变换矩阵,直线在变换后还是保持直线。...为了构造变换矩阵,你需要输入图像的4个点和对应的要输出图像的4个点;要求这4个点其中3个点不共线。使用cv2.getPerspectiveTransform函数构造透视变换矩阵。...plt.imshow(img),plt.title('Input') plt.subplot(122),plt.imshow(dst),plt.title('Output') plt.show() 还可以参考:仿射变换和透视变换

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基于CNN实现对摄像头捕捉的人脸进行性别和年龄的预测

原始数据集包含的图片数量很多,我从中筛选了大约10000张图片(筛选条件为:由OpenCV识别出的face数目为1、性别已知、男女各约5000张) 图片尺寸统一为 100x100,文件名格式统一为 编号-年龄...-性别.png,其中性别1代表男性,0代表女性 从10000张图片中抽取约1000张(男女比例相当)作为测试集,其余作为训练集 模型结构 性别预测分支和年龄预测分支共用ResNet50主干,年龄预测分支和性别预测分支各包含三层卷积层...性别预测分支使用交叉熵损失函数 年龄预测分支使用均方差损失函数 全部代码 获取方式: 关注微信公众号 datayx  然后回复 人脸 即可获取。

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犀牛鸟人物丨专访刘偲老师:图像之美像素级语义理解研究

再缩小到人脸的语义理解范畴,它可以知道你的鼻子在哪里,眼睛在哪里,为你进行智能美妆、妆容迁移,甚至跨年龄人脸合成。...您刚才提到,图像的像素级语义理解可以应用在人脸解析上,比如智能美妆、妆容迁移、人脸年龄迁移,这个是如何做到的? 我们定义一下这里所说的人脸解析问题。...针对人脸年龄变换,仍然是先通过人脸解析提取人脸的主要部分,然后使用图片以及对应的年龄信息训练一个生成对抗网络(GAN)。...您刚才还提到在人脸的语义理解上还可以做到“人脸年龄变换”,这个具体是如何做的? 是的,我们可以实时生成10年后、20年后,或者小时候的样子,这个技术不仅可以用于娱乐,还可以做一些人的身份比对。...比如下图中,第一列是原始的人脸图像,从第二列至最后一列是合成的不同年龄人脸图像。

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