欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是《JavaCV的摄像头实战》系列的第十三篇，前文《JavaCV的摄像头实战之十二：性别检测》中，借助训练好的卷积神经网络模型开发出了识别性别的应用，今天在前文基础上做少量改动，实现年龄识别的功能，效果如下图： 📷 应用主要功能如下图所示： 📷 如果您看过《JavaCV的摄像头实战》系列的其他文章，就会发现上图中只有蓝色部分是新增内容，其
年龄性别识别，基于insightface功能模块开发的，支持多张人脸同时检测和识别。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是《JavaCV的摄像头实战》系列的第十二篇，咱们来开发一个实用功能：识别性别并显示在预览页面，如下图： 📷 今天的代码，主要功能如下图所示： 📷 如果您看过《JavaCV的摄像头实战》系列的其他文章，就会发现上图中只有蓝色部分是新增内容，其余的步骤都是固定套路，《JavaCV的摄像头实战》系列的每一个应用玩的都是相同套路：别看步骤挺
【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。代码已经
Deepface是一个轻量级的python人脸识别和人脸属性分析（年龄、性别、情感和种族）框架。它是一种混合人脸识别框架缠绕状态的最先进的模型：VGG-Face，Google FaceNet，OpenFace，Facebook DeepFace，DeepID，ArcFace和Dlib。那些模型已经达到并通过了人类水平的准确性。该库主要基于 TensorFlow 和 Keras。
本项目是使用Paddle Lite 的C++实现的人脸检测，人脸关键点检测和戴口罩检测，并将编译好的动态库和静态库部署在Android应用上，在Android设备上实现人脸检测，人脸关键点检测和戴口罩检测，所以本应不会使用到C++开发，可以只使用笔者提供的JNI接口实现这些功能。在ai这个module是笔者在开发时使用到的，读者在使用这个项目时，完全可以删除掉，如果是看C++实现，也可以看这个module的源码。
为了展现开发者在Azure的帮助下能轻松迅速地打造智能应用，我们在Azure上用新发布的人脸识别APIs为2015年微软开发者大会的第二天展示搭建了How-Old.net。借助人脸识别API这个网站可以分析用户上传的照片中人物的性别和年龄。这个API的人脸定位功能及性别识别功能大致准确，然而年龄预测结果并不是非常准确，但How-Old.net依旧能博得用户一笑，制造诸多欢乐。当然，同大部分网站一样，我们不会保留用户上传的照片，也不会分享这些照片，我们只会分析照片里人物的年龄和性别。 网站建成后，我们给数百名
来源 | https://towardsdatascience.com/real-time-age-gender-and-emotion-prediction-from-webcam-with-keras-and-opencv-bde6220d60a
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：
在技术领域，推动更加多样化、公平和包容的文化的方法之一是在代码库和文档中取代“冒犯性的”语言。这包括评估现有的代码库和文档，识别潜在的有问题的语言，并用更容易接受的语言替换术语。通过在代码和文档中使用更具包容性和意图性的语言，我们为开发人员创建了一个欢迎差异并将其视为优势的环境。
项目地址：https://github.com/opencv/open_model_zoo
论文：Speech2Face: Learning the Face Behind a Voice (CVPR 2019,MIT)
公众号文章标题“提升”应该为“解决”。1 A 3D GAN for Improved Large-pose Facial Recognition 基于端到端的深度卷积神经网络进行人脸识别，依赖于大型
主要是 回复 给我发邮件以及QQ上询问的朋友们的一些疑问和需求，这里稍作回复一下。
这次版本升级，从版本号SeetaFace2 跳过 3 、4、 5直接升级到SeetaFace6，总之就是 666 吧～
学习论文 Age and Gender Classification using Convolutional Neural Networks.
由于知乎提供的用户性别不够准确，比如很多女生用男性账号，我们结合回答内容会适当修改知乎提供的性别结果。
放了半年的公众号拿出来做了一些简单的开发。目前功能如下： 1、回复 快递xxxxxx 自动识别快递公司 2、发送图片 识别性别和年龄 3、其他文字信息 原样返回 测试图片： 公众号编辑不方便，就不再重
人可以轻易理解所看到的视觉信息，但将同样的能力赋予计算机，并让其代替人类来进行类脑思考，是人工智能学术界、产业界争相研究的科学课题。人脸作为最重要的生物特征，蕴含了大量的属性信息，如性别、种族、年龄、表情、颜值等，而如何对这些属性信息进行预测，则是人脸分析领域的研究热点之一。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 引言： 学习图象分类、目标检测、实例分割、语义分割从理论到实践就看这套课程足够了。这套课程是我通过六个月精心打磨与准备，而且得到大家深度认同的系统化学习Pytorch框架CV相关的视频课程，它都有哪些内容，往下看即可。 01 课程有什么特色 深度学习是涵盖很多领域与方向，为了避免大家学习的太泛没有重点，课程主要针对CV方向组织知识点与章节，去伪留真，注重实战，注重代码实现。从零开始学习深度学习在计算机视觉/机器视觉领域
科学家开发了一种AI系统，可以识别视频中的人，并且更快更准确地检测他们的年龄和性别。
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 实现思路 📷 数据处理 原始数据来源于 https://data.vision.ee.ethz.ch/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
中兴智能视觉大数据报道：近年来，随着客流统计领域技术的成熟和需求增加，不断会有新的技术出来。人脸识别客流分析技术，作为一种新颖的客流量统计分析手段，利用人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及人脸识别匹配四块技术提取客流量的属性，既丰富了传统客流量数据的多样化，也提升客流统计数据分析的价值。
就像指纹一样，人类大脑的连接构成了一种个性化的模式，使个体彼此区别开来。事实上，利用重复fMRI成像，Finn等人发现，这样的功能连接以较高的准确率从群体中识别出个体，并且证明最能识别出个体的子网络也最能预测流体智力的个体差异；在童年和青少年时期大脑会发生转化性的改变，这些改变对个体在认知和社会功能、适应性、个性和心理健康等方面发展轨迹的塑造至关重要。
摘要：本篇从理论到实践学习了腾讯2020广告大赛冠军鱼佬团队提供的解决方案。首先是比赛介绍及理解；然后重点介绍了冠军方案，主要包括特征工程、模型介绍以及比赛复盘结果分析；接着实践了冠军开源的代码；最后重点思考了冠军方案对我们线上业务有什么帮助，主要包括冠军方案的创新、给我的思考以及对实际业务的思考，认为可以将该方案应用到我们付费用户的预测、app推荐场景以及CTR预估场景。对于希望将BERT应用到广告领域的小伙伴们可能有所帮助。
各位刷抖音的伙伴们，不知道你们有木有这种感觉，就是现在广告视频、电商视频的推荐比例越来越大的，号称最智能的推荐算法也是禁不住金钱的诱惑。不过这是可以理解，毕竟字节花钱做平台、加上服务器运营成本，不能光谈感情就能解决的。
说起我们对编程世界现有的刻板印象，你一定听说过类似于没有人喜欢用Java编码或者使用C ++都是老人家，等等这样的话。为了分析这些刻板印象背后的真相，Trestle Technology的数据工程师写
说起我们对编程世界现有的刻板印象，你一定听说过类似于没有人喜欢用Java编码或者使用C ++都是老人家，等等这样的话。为了分析这些刻板印象背后的真相，Trestle Technology的数据工程师写了一个工具。
摘要：帕金森病是一种具有长期潜伏期的神经退行性运动障碍，目前尚无治疗方法。可靠的预测性生物标志物可能会改变开发神经保护治疗的努力，但仍有待确定。利用UK Biobank，我们研究了加速度计在普通人群中识别前驱帕金森病的预测价值，并将这种数字生物标志物与基于遗传、生活方式、血液生化或前驱症状数据的模型进行了比较。使用加速度计数据训练的机器学习模型在区分临床诊断的帕金森病和诊断前7年的前驱帕金森病与普通人群方面的测试性能优于所有其他测试模。加速度计是一种潜在的重要、低成本的筛查工具，用于确定有患帕金森病风险的人，并确定神经保护治疗临床试验的参与者。
地址：https://www.zhihu.com/people/li-xin-yang-85-51
这一次我将从人脸检测，关键点检测，人脸识别，人脸表情，人脸年龄，人脸姿态等几个方向整理出人脸领域有用的数据集清单，不全也有9成全吧。
7、看年龄分布，主要区间为22-37岁，峰值为27、28、29岁，37以后尾巴较长。我国法定结婚年龄男22，女20，应该是对名单有筛选，22-29结婚意愿迅速飙升，29岁后剩下的都慢慢剩下了。
这两天大家的朋友圈、微博有没有被18岁的照片刷屏，那18到底是什么梗呢？ 其实18岁的梗是因为2017年12月31日，最后一批90后（生于1999年12月31日）度过了他们18岁的生日。 这意味着：9
自闭症谱系障碍(ASD,Autism spectrum disorder )是一种神经发育障碍，患病率为1-2%。特别是在低资源环境中，对ASD的早期识别和诊断是一个重大挑战。因此，ASD迫切需要一种“语言自由、文化公平”，并且不需要专业人员参与的低成本筛选工具。在ASD和神经发育障碍中，EEG可用来寻找生物标记物。其中，关键挑战之一是确定适当的多元下一代分析方法（multivariate, next-generation analytical methodologies），这些方法可以描述大脑中复杂的非线性神经网络动态性，同时也考虑到可能影响生物标记物发现的技术和人口学混淆因素。开普敦大学儿童和青少年精神病科T. Heunis和P. J. de Vries等人在BMC Medicine杂志发文，评估定量递归分析（RQA，recurrence quantification analysis ）作为ASD潜在生物标记物的稳健性，并对一系列潜在的技术和人口混杂因素进行系统的方法学探索。
照片中的面部分析引起了人们的广泛关注，因为它可以帮助我们解决各种问题，包括更好的客户广告定位、更好的内容推荐系统、安全监控和其他领域。
描述一张图像对人类来说相当容易，我们在很小的时候就能做到。在机器学习中，这项任务是一个判别分类/回归问题，即从输入图像预测特征标签。随着最近 ML/AI 技术（尤其是深度学习模型）的进步，它们开始在这些任务中脱颖而出，有时会达到甚至超过人类的表现，如视觉目标识别（例如，从 AlexNet 到 ResNet 在 ImageNet 分类任务上的表现）和目标检测/分割（如从 RCNN 到 YOLO 在 COCO 数据集上的表现）等场景中展示的一样。
你是否遇到过这种情况？——外出与小孩散步，TA发现一朵很漂亮的花，跑过来问你是什么，但是你突然愣住了—因为你并不知道它是什么花。 目前世界上至少存在250000种花，即便是经验丰富的植物学者也很难全部认识它们。如果现在告诉你以后不用尴尬对小孩承认你并不知道它是什么花，不久之后你就能在无论什么时候都能马上认出任何一种花卉或者任何植物的品种，会不会很期待？ 鉴于目前图像识别的强大能力以及使用智能手机随手拍照的便利，普通人通过使用工具也能轻松的识别各种花卉。这个工具叫做智能花卉识别系统（Smart Flower
近期，麻省理工CSAIL（人工智能实验室），最近就发布了这样一个让人难以置信的研究。只需要听6秒的声音片段，AI就能推断出说话者的容貌。 详细解释之前，咱们一起试试先。 听听下面这段录音，一共有六段。你能想象出来，说话的人长什么样么？
在本系列的上一篇中，我们讲解了用Image morphing方法合成人脸图片的基本原理。 所有代码都在：https://github.com/juliali/AverageFace 和 https://github.com/juliali/FaceGenderClassification 用OpenCV + dlib 制作“平均脸” 既然知道了原理，我们现在就要开始动手制作了。 再来回顾一下步骤，当我们要将N张人脸照片合称为一张平均脸的时候，我们首先要处理每一张照片： 【1】获取其中的68个脸部特征点，并以
人脸图像是计算机视觉领域中研究历史最久，也是应用最广泛的图像。从人脸检测、人脸识别、人脸的年龄表情等属性识别，到人脸的三维重建等，都有非常多的数据集被不断整理提出，极大地促进了该领域的发展。
一个测试有两个sheet页的Excel测试文件 https://github.com/dongkelun/python/blob/master/data/test.xlsx
类 用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的实例。
在迄今为止规模最大、范围最广的寿命脑磁图(MEG)研究中(n = 434,6至84岁)，我们提供了静息状态自发活动的规范轨迹及其时间动态的关键数据。我们进行了尖端的分析，研究了年龄和性别对全脑、空间分辨的相对和绝对功率图的影响，并在两种类型的图的所有谱波段发现了显著的年龄影响。具体而言，较低的频率与年龄呈负相关，而较高的频率与年龄呈正相关。通过层次回归进一步探讨了这些相关性，揭示了关键大脑区域的显著非线性轨迹。性别影响出现在绝对功率图中，而不是相对功率图中，突出了通常可互换使用的结果指标之间的关键差异。我们严谨和创新的方法提供了多谱图，显示了整个生命周期中自发神经活动的独特轨迹，并通过广泛使用的自发皮质动力学的相对/绝对功率图阐明了关键的方法论考虑。
当我们识别两个人是不是一个人的时候，其实不会直接得出答案，而是先看他们的属性，是不是同性，或者说他们是不是穿一样的衣服（短时间内）。这有助于我们得出最后的判断。
解决一个场景 没吃过猪肉总见过猪跑，现在的语言识别，图片识别，自动驾驶已经不是天方夜谭，就是实实在在身边的事情了 这些东西虽然可见，对于我们去了解其中的本质还是有些许距离的 怎么才能贴近我们最简单的场
本文介绍了TensorFlow的发展历史、生态系统、基本概念、原理、实战案例、性能测试、与其他框架的对比以及未来的发展方向。作者希望通过对TensorFlow的深入剖析，使读者能够快速掌握TensorFlow的核心思想和功能。
童话故事中的“魔镜”能给你的颜值评分，而墨尔本大学的研究人员近来设计了一种AI“魔镜”，运用人工智能根据人们的面部特征来分析他们的性格。
人的听力能够根据声音判断对方的性别、年龄或者来自哪个地方， 但是我们不能够判断出对方的面部特征。但AI可以，而且只需6秒。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
