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该文件包含人脸检测的性别和年龄识别的综述，以及完整的代码实现。

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简介：
这份资料是根据个人精心整理而成的人脸识别技术，主要涉及性别和年龄的推断综述，并附带了完整的代码实现。这些代码可以直接运行，并且包含了经过训练的成熟模型，为用户提供便捷的使用体验。

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  • 性别与年龄的人脸识别综述及完整代码.zip
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    本资料深入探讨了人脸识别技术中关于性别和年龄分类的关键挑战和技术方法，并提供了完整的实现代码。适合研究者学习参考。 这份资料是个人整理的人脸识别中的性别和年龄综述及其完整代码，可以运行，并包括训练好的模型。
     
  • 人脸检测小程序代码，识别年龄和性别
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    本项目是一款基于人脸识别技术的小程序，能够精准检测用户面部特征，并识别用户的年龄与性别。 人脸检测小程序源码能够通过上传照片来判断年龄并识别为帅哥或美女。
     
  • 人脸检测和年龄性别的识别方法研究.pdf
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    本文档探讨了人脸检测及基于深度学习技术的年龄性别识别方法，旨在提高人脸识别系统的准确性和效率。 人脸检测及人脸年龄与性别识别方法这篇文档介绍了如何使用计算机视觉技术进行人脸检测，并进一步探讨了如何通过图像处理算法来判断一个人的年龄和性别。该研究对于开发智能监控系统、个性化推荐服务以及增强现实应用等领域具有重要意义。
     
  • 离线人脸识别SDK，包含人脸对比及性别年龄识别（附C#示例代码）
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    本产品为离线人脸识别软件开发工具包，具备精准的人脸检测、对比以及性别与年龄识别功能，并提供详细的C#编程语言示例代码以供开发者参考和使用。 1. 人脸识别SDK的功能包括：摄像头操作封装、人脸检测、特征提取、人脸比对、性别识别及年龄判断。 2. 此二次开发包提供32位与64位的DLL文件，适用于Windows7及以上版本的操作系统，并推荐使用i3处理器和至少4GB内存。打包环境建议采用Visual Studio 2015。 3. 在一台配置为64位i5的机器上进行性能测试的结果如下：人脸检测耗时约为13毫秒；年龄识别耗时大约93毫秒；性别判断耗时约79毫秒；特征提取时间消耗在109毫秒左右。在一万个样本中完成对比所需时间为1063毫秒，准确率超过99.8%。
     
  • 包含人脸检测、对齐和识别的人脸识别源代码
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    本项目提供一套完整的人脸识别解决方案，涵盖人脸检测、关键点定位与面部特征提取等核心步骤，适用于个人学习及企业级应用。 山世光老师开源了一套人脸识别模型SeetaFace，包括人脸检测、人脸对齐和人脸识别三个模块，涵盖了人脸识别的各个方面。
     
  • 人脸识别，包含完整代码及素材
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    本项目专注于人脸识别技术，提供详细的人脸检测与识别代码示例及其所需的所有素材资源，适合学习和实践。 本项目涉及使用OpenCV进行人脸识别的学习内容。其中包括代码、素材以及如何配置OpenCV路径的指导。测试图片存放在名为test的文件夹内，训练好的图片则位于train文件夹中；namelist的具体路径需要根据实际情况调整，请使用notepad++等文本编辑器修改相应设置。
     
  • 基于OpenCV的人脸检测及性别年龄预测-附件资源
    优质
    本项目利用OpenCV库进行人脸检测，并结合机器学习模型预测人脸性别与年龄。提供详细代码和数据集下载，适用于初学者实践计算机视觉技术。 OpenCV实现人脸检测、性别和年龄预测。
     
  • C# 人脸检测与识别：活体、口罩、年龄、性别及眼睛状态检测
    优质
    本项目利用C#开发的人脸检测系统，具备活体验证、口罩识别、年龄性别判断以及眼睛状态分析等功能，广泛应用于智能安防和个性化服务。 本段落介绍了使用C#进行人脸检测、人脸比对、活体检测、口罩检测以及年龄预测和性别预测的功能，并且还提到了眼睛状态的检测效果。这些功能的应用为用户提供了全面的人脸识别解决方案，包括但不限于安全验证场景下的身份确认及健康监测场景中的防护措施评估等应用领域。
     
  • 年龄识别、性别识别、图片分类及人脸特征点检测模型资源
    优质
    本资源涵盖多种深度学习模型，包括但不限于年龄和性别识别系统、通用图像分类器以及精确的人脸关键点定位算法。适合研究与应用开发需求。 Java + OpenCV 系列专栏已经亲测可用。 图片分类需要使用 bvlc_googlenet.prototxt、bvlc_googlenet.caffemodel 和 synset_words.txt 文件。 年龄识别需要用到 age_deploy.prototext 和 age_net.caffemodel 文件。 性别识别则需用到 gender_net.caffemodel 和 gender_deploy.prototxt 文件。 人脸关键点检测需要 lbfmodel.yaml。