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人脸实践篇 | 基于Caffe的年龄&性别识别

人脸检测及对应属性的识别是现在比较流行的一个技术之一。今天我们“计算机视觉战队”就和大家说说该技术的一些详细细节。 随着社会的发展,快速有效的自动身份验证在安防领域变的越来越迫切。...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。...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。...性别识别是一个复杂的大规模二分类问题,分类器将数据录入并划分男女性别。目前性别识别方法主要有:基于特征脸的性别识别算法(等传统方法)及基于深度学习方法。

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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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【源码】常用的人脸识别数据库以及上篇性别识别源码

上一篇《使用ML.NET模型生成器来完成图片性别识别》发布后,很多朋友希望得到源码,这里附上地址: https://github.com/xin-lai/GenderRecognition 常用的人脸数据库...该数据集忽略了小于20×20或者非常难以检测的人脸,共包含大约838个人脸,占该数据集的7%。同时该数据集还提供了性别,是否带眼镜、是否遮挡、是否是夸张的表情等辅助信息。...Multi-Task Facial Landmark(MTFL)数据集包含了12995张脸,5个关键点标注,另外也提供了性别、是否微笑、是否佩戴眼镜以及头部姿态的信息。 ?...都是从IMDb和维基百科上爬取的名人图片,根据照片拍摄时间戳和出生日期计算得到的年龄信息,以及性别信息,对于年龄识别和性别识别的研究有着重要的意义,这是目前年龄和性别识别最大的数据集。...包含不同的性别分布和种族分布(2000亚洲女性、2000亚洲男性、750高加索男性、750高加索女性),数据分别来自于数据堂,US Adult database等。

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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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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

cvl/rrothe/imdb-wiki/static/wiki_crop.tar 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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基于深度学习的人脸性别识别系统(含UI界面,Python代码)「建议收藏」

摘要:人脸性别识别是人脸识别领域的一个热门方向,本文详细介绍基于深度学习的人脸性别识别系统,在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。...在界面中可以选择人脸图片、视频进行检测识别,也可通过电脑连接的摄像头设备进行实时识别人脸性别;可对图像中存在的多张人脸进行性别识别,可选择任意一张人脸框选显示结果,检测速度快、识别精度高。...人脸性别识别,其实是人脸属性识别的一种,即根据图像中的人脸判断其性别属于男性还是女性,该任务本身具有较强的现实意义。...前面博主分享有人脸表情识别系统介绍的博文,可以认为是检测人脸的表情属性1,对性别的识别算是继续人脸识别的小专题。这里博主分享一个性别识别的小项目,供大家参考学习了。...人脸检测与性别识别 人脸性别识别可看成是通过人脸图像信息自动发掘和分析人脸属性的二分类问题。在广告定向投放、个性化智能推荐、人脸属性分析等方面得到广泛应用。

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GitHub 又一黑科技项目面世!网友惊呼:这也太强了...

今天小 G 给大家介绍一个 AI 黑科技,能够完美实现人脸性别变换,并带有丰富的表情,让你不仅瞬间拥有了对象,更是看到另一面的自己,都怕你一不小心爱上你自己。 废话不多说,直接上图!...原理大揭秘 这个神奇的项目中所内置的 StyleGAN V2 与 FOM 分别实现人脸属性编辑(性别变换)与让人脸动起来的效果!具体可分为三个步骤: 1....实操步骤 ~(˘▾˘)~ 想不到吧,这个贴心的项目还为大家准备了手把手的项目教程,大家可以直接前往 AI Studio 项目主页,利用平台免费的 GPU 算力实现专属你自己的 “性别变换”!....input_image:原图路径,即需要提取隐藏特征的照片路径 2.output_path:原图的隐藏特征的存放路径,后续需要放在属性编辑和生成的模块中使用 将 input_image 部分放上想要变换性别人脸照片的路径即可...只需要更改二个参数: 1.latent:STEP 1 中提取的原图的 Latent Code 路径 2.output_path:新人脸性别变换后)的保存路径 !

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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,生成一张目标年龄的人脸图片。...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的年龄特征,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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自己动手制作“平均脸”【2】

,再通过仿射变换扭曲Delaunay三角形: [Code-3] 计算仿射变换 def applyAffineTransform(src, srcTri, dstTri, size) : warpMat...是啊,一般人脸能够直接提供的信息包括:性别、年龄、种族。从大合影中提取的脸,一般年龄差距不会太大(考虑大多数合影场合),种族也相对单一,性别却大多是混合的,如果不能区分男女,合成的平均脸意义不大。...如果能自动获得一张脸的性别信息,然后将男女的照片分开,再构造平均脸显然合理的多。 于是,又在网上找了一个性别分类模型,用来给人脸照片划分性别。...dirname = dirname + gender + "\\" copyfile(image_file_path, dirname + filename) 用这个模型先predict一遍每张人脸性别...笔者决定用自己同事的一千多张照片训练自己的性别分类模型! 我们用caffe训练模型,不需要写代码,只需要准备好训练数据(人脸图片),编写配置文件,并运行命令即可。

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如何快速搭建智能人脸识别系统

基于人脸识别的智能人脸识别技术就是这样一种安全措施,本文我们将研究如何利用VGG-16的深度学习和迁移学习,构建我们自己的人脸识别系统。...简介 本项目构建的人脸识别模型将能够检测到授权所有者的人脸并拒绝任何其他人脸,如果面部被授予访问权限或访问被拒绝,模型将提供语音响应。...搭建方法 首先,我们将研究如何收集所有者的人脸图像。然后,如果我们想添加更多可以访问我们系统的人,我们将创建一个额外的文件夹。...图像的收集是一个重要的步骤,本步骤将授予设备人脸信息收集的访问权限。...输出层有一个 num_classes 为 2 的 softmax 激活,它预测num_classes的概率,即授权所有者或额外的参与者或被拒绝的人脸

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万圣节教你用 OpenCV Remix 一张 n 合1脸

对齐人脸 要想对齐两张人脸,需要建立两张照片中像素的对应关系。...基于Delaunay剖分三角形的仿射变换 得到这些Delaunay剖分三角形后,再分别对齐各个区域,对其中像素值进行平均。...[Code -1 ] 使用dlib来进行人脸识别和人脸特征点的提取 ? [Code-2] 根据特征点获得Delaunay剖分三角 ? [Code-3] 计算仿射变换 ?...[Code-4] 通过仿射变换扭曲Delaunay剖分三角形 ? 区分性别 经过尝试,合成后的脸怎么看都感觉是男的。至于如何训练模型来区分性别,扫描下方二维码来获取答案吧 ? ?...参考资料 【1】 AverageFace 代码、模型及样例图片 【2】 FaceGenderClassification 配置文件及命令 【3】 原始的性别分类模型 【4】Delaunay三角剖分原理

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OpenCV4最全系统化学习路线图与教程!

外接矩形) 30.图像轮廓发现(树形层次、编码方式、最小外接矩形、面积与周长) 31.轮廓逼近与编码 32.图像距(几何矩、中心矩、hu矩) 33.轮廓拟合(直线/圆与椭圆) 34.手势凸包检测 35.霍夫变换...(直线与圆) 36.形态学基础(腐蚀、膨胀、开闭操作) 37.形态学操作(梯度、击中击不中、顶帽与黑帽) 38.二值图像分析案例(工业刀片缺陷检测) 39.图像去水印与修复 40.透视变换与几何变换 41...79.深度神经网络-视频实时人脸检测 80.深度神经网络-如何调用导出的tensorflow模型 81.深度神经网络-调用openpose姿态与手势评估模型 82.深度神经网络-YOLOv3对象检测网络运行...85.深度神经网络- 图像颜色化模型使用 86.深度神经网络- ENet图像分割 87.深度神经网络- 图像快速风格化 88.深度神经网络- 解析模型网络输出的各种结果 89.案例-基于预训练模型的人脸检测与性别年龄预测...90.案例-基于二值图像分析的数字识别 为了更好的帮助初学者搭建好OpenCV开发环境,良心录制了一系列免费OpenCV环境搭建视频,详细信息见这里: B站OpenCV环境搭建视频 OpenCV4.0

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OpenCV4系统化学习路线图与教程

外接矩形) 30.图像轮廓发现(树形层次、编码方式、最小外接矩形、面积与周长) 31.轮廓逼近与编码 32.图像距(几何矩、中心矩、hu矩) 33.轮廓拟合(直线/圆与椭圆) 34.手势凸包检测 35.霍夫变换...(直线与圆) 36.形态学基础(腐蚀、膨胀、开闭操作) 37.形态学操作(梯度、击中击不中、顶帽与黑帽) 38.二值图像分析案例(工业刀片缺陷检测) 39.图像去水印与修复 40.透视变换与几何变换 41...79.深度神经网络-视频实时人脸检测 80.深度神经网络-如何调用导出的tensorflow模型 81.深度神经网络-调用openpose姿态与手势评估模型 82.深度神经网络-YOLOv3对象检测网络运行...85.深度神经网络- 图像颜色化模型使用 86.深度神经网络- ENet图像分割 87.深度神经网络- 图像快速风格化 88.深度神经网络- 解析模型网络输出的各种结果 89.案例-基于预训练模型的人脸检测与性别年龄预测...90.案例-基于二值图像分析的数字识别 为了更好的帮助初学者搭建好OpenCV开发环境,良心录制了一系列免费OpenCV环境搭建视频,详细信息见这里: B站OpenCV环境搭建视频 OpenCV4.0

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人脸识别技术发展及实用方案设计

例如语音识别,就是在求取合适的变换函数,将输入的一维时序语音信号变换到语义空间;而近来引发全民关注的围棋人工智能AlphaGo则是将输入的二维布局图像变换到决策空间以决定下一步的最优走法;相应的,人脸识别也是在求取合适的变换函数...,将输入的二维人脸图像变换到特征空间,从而唯一确定对应人的身份。...虽然,围棋AI和人脸识别都是寻求合适的变换函数f,但后者输入空间的复杂度显然远远大于前者。...3、多任务学习主要是利用其他相关信息提升人脸识别性能。本文以性别和种族识别为例,这两种属性都是和具体人的身份强相关的,而其他的属性如表情、年龄都没有这个特点。...我们在resnet的中间层引出分支进行种族和性别的多任务学习,这样CNN网络的前几层相当于具有了种族、性别鉴别力的高层语义信息,在CNN网络的后几层我们进一步学习了身份的细化鉴别信息。

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