首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

基于MXNET实现的年龄性别识别

年龄性别识别 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。...100%|██████████| 1032/1032 [00:06<00:00, 153.75it/s] 性别准确率:0.972868 年龄准确率:0.761628 预测 使用训练好的模型或者笔者提供的模型执行年龄性别识别...python infer.py --image=test.jpg 识别输出结果: 第1张人脸,位置(160, 32, 204, 84), 性别:男, 年龄:30 第2张人脸,位置(545, 162, 579..., 206), 性别:女, 年龄:31 第3张人脸,位置(632, 118, 666, 158), 性别:男, 年龄:28 第4张人脸,位置(91, 159, 151, 237), 性别:男, 年龄:38..., 481, 190), 性别:男, 年龄:46 第8张人脸,位置(908, 160, 963, 224), 性别:男, 年龄:35 第9张人脸,位置(39, 51, 81, 102), 性别:女, 年龄

98320

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,现在也支持对年龄性别识别。...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...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,

4K90
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

人脸实践篇 | 基于Caffe的年龄&性别识别

、形状直方图的多尺度特征融合的性别识别,在性别识别中融入信息论概念,对PCA、LDA等经典识别算法进行简化,在简化过程中根据信息熵、互信息量等指标提出一套特征选择理论。...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。...基于特征脸的性别识别算法 基于特征脸的性别识别算法主要是使用PCA。在计算过程中通过消除数据中的相关性,将高维图像降低到低维空间,而训练集中的样本则被映射成低维空间中的一点。...年龄性别识别 import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sys import caffe %matplotlib

2.3K40

【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性别。...代码已经在Github上开源,让我们来看下。...TensorFlow实现的人脸性别/年龄识别 这是一个人脸年龄性别识别的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性别。...你需要卸载你的cv2并从源码重新安装(https://www.scivision.co/anaconda-python-opencv3/) > python demo.py 待办 x 项目版本一 x 代码检查...x 增加readme 尝试使用其他轻量级的 CNN网络 x 增加从摄像头获取图片的演示 引用和声明 这个项目是我在浙大机器学习课程上的课程作业,以下是论文和代码引用说明 Rothe R, Timofte

5.7K60

OpenCV实现年龄性别预测

概述 前面我写了很多篇关于OpenCV DNN应用相关的文章,这里再来一篇文章,用OpenCV DNN实现一个很有趣好玩的例子,基于Caffe的预训练模型实现年龄性别预测,这个在很多展会上都有展示,OpenCV...DNN实现这里非常简洁明了,总共不到100行的代码。...dl=0" 上述两个模型一个是预测性别的,一个是预测年龄的,性别预测返回的是一个二分类结果 Male Female 年龄预测返回的是8个年龄的阶段!...实现步骤 完整的实现步骤需要如下几步: 预先加载三个网络模型 打开摄像头视频流/加载图像 对每一帧进行人脸检测 - 对检测到的人脸进行性别年龄预测 - 解析预测结果 - 显示结果 代码实现详解...cv.rectangle(frameOpencvDnn, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), int(round(frameHeight/150)), 8) 性别年龄预测

57130

轻松学Pytorch – 年龄性别预测

本文主要是基于公开数据集,完成了一个人脸的年龄性别预测网络模型,以及模型训练与导出使用、本篇主要讲述的知识点有以下: 如何实现卷积神经网络的多任务不同输出 如何同时实现分类跟回归预测 基于人脸年龄性别的公开数据的数据制作...使用多任务网络实现推理预测 数据集 本文使用的数据集来自这里 https://susanqq.github.io/UTKFace/ 我使用的是已经对齐跟剪切之后的人脸数据,超过2W多张的标注数据,标注信息如下...: [age]_[gender]_[race]_[date&time].jpg 文件名称格式就是每张图像的标注信息 Age表示年龄,范围在0~116岁之间 Gender表示性别,0表示男性,1表示女性...self.genders[idx]} return sample 网络模型结构 卷积层作为基础模型,在卷积层之后使用最大全局池化,完成降维操作,然后再此基础上分为两路的全链接层,分布预测年龄性别分类...train_loss)) # save model model.eval() torch.save(model, 'age_gender_model.pt') 网络模型结构 基于训练模型,实现人脸年龄性别预测

2.5K20

OpenCV实现年龄性别预测

欢迎星标或者置顶【OpenCV学堂】 概述 前面我写了很多篇关于OpenCV DNN应用相关的文章,这里再来一篇文章,用OpenCV DNN实现一个很有趣好玩的例子,基于Caffe的预训练模型实现年龄性别预测...,这个在很多展会上都有展示,OpenCV DNN实现这里非常简洁明了,总共不到100行的代码。...dl=0" 上述两个模型一个是预测性别的,一个是预测年龄的,性别预测返回的是一个二分类结果 Male Female 年龄预测返回的是8个年龄的阶段!...实现步骤 完整的实现步骤需要如下几步: 预先加载三个网络模型 打开摄像头视频流/加载图像 对每一帧进行人脸检测 - 对检测到的人脸进行性别年龄预测 - 解析预测结果 - 显示结果 代码实现详解...cv.rectangle(frameOpencvDnn, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), int(round(frameHeight/150)), 8) 性别年龄预测

1.5K30

Opencv dnn实现人类性别检测和年龄预测

概述 前面我写了很多篇关于OpenCV DNN应用相关的文章,这里再来一篇文章,用OpenCV DNN实现一个很有趣好玩的例子,基于Caffe的预训练模型实现年龄性别预测,这个在很多展会上都有展示,OpenCV...DNN实现这里非常简洁明了,总共不到100行的代码。...dl=0" 上述两个模型一个是预测性别的,一个是预测年龄的,性别预测返回的是一个二分类结果 Male Female 年龄预测返回的是8个年龄的阶段!...实现步骤 完整的实现步骤需要如下几步: 预先加载三个网络模型 打开摄像头视频流/加载图像 对每一帧进行人脸检测 - 对检测到的人脸进行性别年龄预测 - 解析预测结果 - 显示结果 代码实现详解 加载模型...cv.rectangle(frameOpencvDnn, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), int(round(frameHeight/150)), 8) 性别年龄预测

97300

论文阅读实践 - 基于CNN的年龄性别分类

主要是针对年龄性别分别建立分类问题,基于CaffeNet,年龄转化为 8 类别、性别为 2 分类问题,训练两个网络模型,实现原理较为直接简单....年龄性别分类的CNN网络 CNN的第一个应用是用于字符识别的 LeNet5 网络. 随着GPU发展,训练数据的快速增长,用于图像分类的深度CNN网络显著提高了准确率....随后,CNN成功应用于更多领域,如人体姿态估计、人脸关键点检测、语音识别及动作分类等. 这里将CNN网络用于年龄性别分类任务....收集大型的、标签化的年龄性别图像训练集有两种方式: 用户的个人注册信息,如出生日期和性别,往往是私人信息. 手工标注,繁琐且耗时. 现阶段,尚无该类型数据集....联合训练年龄性别分类网络 根据对论文方法及其实现的学习,个人考虑,可以将年龄性别分类问题转化为二标签多任务分类问题,即每张人脸图像均有两个标签——年龄性别,训练数据格式为: # train.txt

1.2K20

使用 OpenCV 进行图像中的性别预测和年龄检测

年龄性别是面部特征的重要方面,确定它们是此类活动的先决条件。许多企业出于各种原因使用这些技术,包括更轻松地与客户合作、更好地适应他们的需求以及提供良好的体验。...人们的性别年龄使得识别和预测他们的需求变得更加容易。 即使对我们人类来说,从图像中检测性别年龄也很困难,因为它完全基于外表,有时很难预测,同龄人的外表可能与我们预期的截然不同。...一个人的身份、年龄性别、情绪和种族都是由他们脸上的特征决定的。年龄性别分类是其中的两个特征,在各种实际应用中特别有用,包括 安全和视频监控 人机交互 生物识别技术 娱乐 还有很多。...prototxt 文件提供了年龄性别的网络配置,而 .caffemodel 文件定义了图层参数的内部状态。 然后,对于人脸、年龄性别检测模型,定义权重和结构变量。...设置模型的平均值以及要从中进行分类的年龄组和性别列表。

1.6K20

使用Keras和OpenCV实时预测年龄性别和情绪 (详细步骤+源码)

本文将探讨年龄性别和情绪预测的实例,例如,这些应用可以帮助销售人员更好地了解他们的客户。...个深度学习模型(即年龄性别和情感模型)准备这些图像 将处理后的人脸发送到模型并接收预测结果 将带有边界框的预测结果渲染到屏幕上 在这个实现中,我们将使用最先进的面部识别模型之一,MTCNN 用于第...每张图像为灰度,固定尺寸为 48*48 年龄性别模型是从UTKface 数据集训练而来的。该数据集包含超过 2 万张图像。每张图片都标有年龄性别和种族。完整照片和裁剪的脸部照片都可供下载。...对于年龄性别模型,我们将使用 MTCNN 对完整照片使用居中调整大小的方法。两个模型所需的输入大小都设置为 (224, 224, 3)。...下载2:145个OpenCV实例应用代码 —THE END—

1.7K20

儿童期到成年早期灰质发育的年龄效应及性别差异

识别GMD峰值区域,针对平均GMD图像进行梯度计算减去1后再进行进一步平滑。最后应用3D 分水岭算法将GMD峰值图像分割为覆盖全脑的1625个灰质脑区(图1B)。...使用简化模型对性别年龄主效应的准确p值进行拟合计算。模型(2)未包含交互效应变量,主要用于计算各分割脑区的性别主效应。模型(3)则完全排除性别因素,主要用于估测年龄主效应。...使用基于分割脑区的GAM拟合模型,考察各指标结果的年龄性别效应的脑区差异。表2分别表示了各MNI标签内,通过FDR矫正的具有显著年龄主效应,性别主效应,年龄-性别交互效应的分割脑区比例。...CT指标结果中呈现性别主效应的脑区范围较小,但超过半数的颞叶和顶叶分割脑区中,均表现出CT指标的性别主效应。年龄-性别交互效应仅出现于GMD指标结果当中。...可见多数情况下,性别差异与年龄之间表现为非线性关系。 图4.各MNI标签脑区内指标结果的性别差异随年龄的变化;针对男女被试在8~23岁之间,每个MNI标签脑区内各指标拟合值的性别差异进行计算。

1.4K30
领券