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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

人脸对齐 ---- 现在我们有一个人脸的box及其关键点,怎么进行对齐呢?...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],...=0.0) 至于是怎么估算转换矩阵M的,这里涉及到SVD分解(SVD就像一个幽灵,是不是就会跑出来),有机会可以写一篇。...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。...,这个需要使用增广矩阵的形式: 线性变换 所谓线性变换如下: 显然线性变换有一个明显的特征就是,无论怎么变,原点始终不变,就是如果输入的是原点(0,0),则输出的必定是(0,0)。

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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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面试时被质疑学历、年龄怎么办?

你如果学历真的很低,那该怎么回答呢? 被质疑学历太低如何应对?看下面何妙计—— 1、通过自信的表现,有效的沟通,让面试官主动忽略这个问题。...【你是不是年龄太大了? 】 都说IT行业是个吃青春饭的行业,你现在已经接近30岁了,你是不是年龄太大了?这个问题应该被问到的不多,但是万一真的被问到这个问题,你该如何作答呢?...被质疑年龄太大如何应对?看下面有何妙计—— 1、 能不能做事才是大问题。而不是年龄。是不是有能力,实习可以检验。...2、 要表现出自己很喜欢这份工作,要长久的做下去(年龄大的人,工作经历多,接触的东西多,才能够在众多的经历中明确知道自己未来到底要走什么路)。要突出自己年级大的优势,比如思想更成熟,眼界更开阔等等。...被质疑年龄太小没担当,该如何应对?看下面有何妙计—— 1、 虽然我年纪小,但是我技术是没有问题的,也是有担当的。实习期间可以检验。 2、 对于后端,我做过很多的项目,也有系统的学习过。

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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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人脸识别到底怎么

demo,主要功能是人脸识别准确率,增加底库,删除底库,人脸比对等等。...图2 刷脸门禁 3 抓拍捕捉人脸发现可疑人物 我司目前有摄像机,加上人脸识别功能,通过摄像机的抓拍功能比对后台人脸功能发现可疑人物。 ?...大家都玩过扫一扫,其实有了人脸识别以后,我们的脸就是一张二维码。 ? 图12 扫一扫人脸识别 13....景区出入园人脸检票 人脸识别终端是一款高性能的人脸识别产品,只需要在第一次入园时录入人脸,然后就可以“刷脸”游览景区内各个景点,同时出入景区也将更加便捷。...图13 景区出入园人脸检票 14.人脸识别对比(娱乐类) 主要通过人脸识别后的特征,和其他人脸比对,比如娱乐类,父子,母女,好友等比对,用来判别识别率,或者可以更精细说明鼻子比较像,眼睛比较像等等。。。

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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。...中文翻译稿 蚂蚁金服2018秋招-算法工程师(共四面)通过 全球AI挑战-场景分类的比赛源码(多模型融合) 斯坦福CS230官方指南:CNN、RNN及使用技巧速查(打印收藏) python+flask搭建

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晒出你的童年美照,致敬永恒的少年

1111.jpg 虽然时光不能倒流,但是我们的心态永远年轻~ 此款小游戏是由腾讯云神图与腾讯优图联合推出,主要运用了人像变换+人脸融合两项技术相结合。...人像变换 让我们瞬间回到童年的就是人像变换,该技术基于深度学习不同年龄段人群的共同高维特征,生成一张目标年龄人脸图片。...与此同时,依托腾讯优图强势的人脸识别能力,腾讯云神图会尽量保证,最终生成的结果与最初上传的人脸图片最大比例保持相近,以此确保年龄变换后的人脸即满足目标年龄年龄特征,又与输入人脸长相相似,提升用户使用体验...人脸融合 11.jpg 让我们造型百变的是人脸融合,基于腾讯优图人脸定位和重建技术,将输入人脸的关键点坐标与待融合人脸的关键点坐标进行有效对应,然后进行图形学坐标变换和像素融合,达到人脸融合的效果。...产品矩阵 腾讯云神图产品矩阵逐步完善,目前,腾讯云神图已陆续发布了人像变换人脸试妆、人像分割、人脸识别、人脸融合、人脸性别变换、跨年龄识别等多项实用功能,满足政务、商业、娱乐、安保等行业多样化需求,具有识别精准

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学界 | 利用人脸图片准确识别年龄:上海大学研究者提出「深度回归森林」

由于不断增长的法医研究、安全控制、人机交互(HCI)和社交媒体的多种潜在应用的需求,人们对根据人脸图像进行年龄评估越来越感兴趣。...虽然这个问题已经被广泛地研究过,但目前机器根据人脸图像自动评估年龄的准确率和可靠度仍然远远落后人类表现。 ? 图 1:(a)不同的人在相同的年龄下的外貌特征的巨大区别。...注意,面部随年龄的变化在童年时期主要在于脸形,在成年时期的变化主要在于皮肤纹理。 存在两种年龄评估任务。...一种任务是真实年龄评估,即根据面部评估一个人的准确生物学年龄,而另一种任务是年龄群体评估,即预测某人年龄处于某个区间的概率。本论文专注于第一种任务类型,即准确年龄的回归。...(2)人脸的成长在不同的年龄以不同的方式进行,例如,面部随年龄的变化在童年时期主要在于脸形,在成年时期的变化主要在于皮肤纹理(如图 1 b)。

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拆盲盒,领七夕奇妙对象了

来个大大大的小程序体验码 ↓↓↓ 体验完奇妙对象 背后的AI技术了解一下 七夕「拆盲盒,领彩蛋」 正是基于腾讯优图实验室领先的面部融合技术 一秒实现“疯狂变脸” 图片形式支持多脸、选脸融合 最多支持指定融合6张人脸...前段时间爆红网络的「肌肉金轮」变身效果 背后的技术实现正是基于视频版人脸融合 除了面部融合效果 腾讯云AI在人脸特效打造方面 还有人脸试妆、人像变换等效果 具备在线试唇色、美颜、动漫化等数十项子能力...上传个人照片即可实现男女性别转换 通过AI算法的时光倒流与加速 一键查看10-80岁之间年龄变换等趣味效果 除了满足个人的日常娱乐体验 这些标准化的AI能力在应对当前各种营销困局时 提供了新的创意营销方向...也释放了巨大的价值潜力 (小程序免费体验年龄变换、动漫化、人脸融合等趣味效果) 最后 祝屏幕前的每一位才子佳人 都能遇到一生所爱 值此七夕,但愿朝夕 因为喜欢,可迎万难 「更多腾讯AI产品体验与合作联系...AI来给你发对象了 | 腾讯云AI「开了一个脑洞」| 当导航念出Rap范儿,有梗有味 | 那些蹭ETC的人,后来都怎么了 | 这届东京奥运会「岂止于野」| 打工人有没有「会议纪要自由」?| ?

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人脸检测与识别技术(怎么去创新?)

因为最近人脸检测与识别火热的进行着,本平台想进一步详细介绍关于人脸领域的相关知识与分析,让更多人的有进一步深入的熟知!其中我刚开始接触的时候,也是通过商汤合作的项目学习深入的人脸检测识别技术。...在2016年的CVPR上,商汤发表了一篇关于人脸的文章。具体框架和想法都特别引人。...我们都知道,现实生活无论是照片还是视频,其中的人脸都是在变的,通过镜头的远近,人脸的尺度大小一直在变化,这种尺度变化问题就会导致人脸检测识别精度的降低,那现在我们就要针对该问题去解决它。...怎么去解决呢??? 注:如下的方法可能已被大家知晓,但是希望通过这种思考问题的方式,给大家带来小小的灵感,也希望得到更多人的指点,学习更过思考问题的方式,去解决更多的实际问题,谢谢支持!...那该怎么办??? 这就需要读者您自己慢慢去体会,怎么去处理这方面的问题,也希望通过本次简单的介绍和分析,可以给有帮助的您带来一些解决!

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