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年龄识别、性别识别、图片分类及人脸特征点检测模型资源

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简介：
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。

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  • 年龄识别、性别识别、图片分类及人脸特征点检测模型资源
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    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。
     
  • 基于MATLAB的人脸识别中性别与年龄特征提取
    优质
    本研究利用MATLAB平台开发人脸识别系统，专注于从人脸图像中自动检测并提取性别和年龄信息，提升生物识别技术的应用精度。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：性别特征和年龄特征提取_人脸识别_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系作者进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
     
  • 人脸检测小程序代码，识别年龄和性别
    优质
    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
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 识别静态图片中的人数、年龄和性别
    优质
    本项目专注于开发一种算法模型，用于分析静态图像中的关键人物信息，包括人数统计、年龄估计及性别判断，旨在为智能监控与人脸识别系统提供强有力的数据支持。 使用Python实现通过静态图片识别人数、年龄与性别。文件包含源代码、训练好的模型以及测试图片，确保能够运行。（环境要求：Python 3.6+ 和 OpenCV 4.3.0.38）
     
  • 基于Python的PRNet人脸识别及68个特征点检测
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    本项目采用Python语言实现的人脸识别与特征定位系统，利用先进的PRNet算法精确检测人脸上的68个关键点，为面部识别和分析提供精准数据支持。 PRNet（Probabilistic Regression Networks）是一种用于面部识别和关键点检测的深度学习模型，在人脸特征点定位方面表现出色，能够准确地定位出68个关键点，包括眼睛、眉毛、鼻子、嘴唇等部位的具体位置，这对于面部识别、表情分析以及虚拟现实应用具有重要意义。 在Python环境中实现PRNet通常需要以下步骤： 1. **环境搭建**：确保安装了Python 3.x版本，并且有TensorFlow或PyTorch等相关深度学习库。此外还需要Numpy和PIL等基础库及OpenCV来处理图像数据。 2. **准备数据集**：这个模型使用包含训练与验证所需面部图片的数据集，这些图像是标注好的68个特征点位置。需要进行预处理步骤，比如标准化、归一化以及可能的增强操作以提高模型泛化能力。 3. **构建模型**：PRNet的核心是其概率回归网络结构，通过多阶段预测逐步细化特征点的位置。通常使用卷积神经网络（CNN）作为基础，并结合位置编码和残差连接来提升定位精度。 4. **训练过程**：利用数据集对模型进行训练，优化损失函数通常采用均方误差（MSE），衡量预测与实际位置的差异。在训练过程中设置合适的批量大小、学习率以及训练轮数等超参数。 5. **验证和测试**：通过特征点定位平均精度（mAP）指标评估模型性能，在验证集上进行调整直到达到满意效果，之后可以使用测试集进一步评估。 6. **部署与应用**：将经过充分训练的PRNet集成到实际应用场景中，例如实时视频流的人脸关键点检测。这通常需要转换为轻量级格式如TensorFlow Lite或ONNX以适应嵌入式设备和移动平台。 7. **代码结构**：在实现过程中会包含源代码（Python脚本）、模型权重文件、数据集以及配置参数等，具体可能如下： - `model.py`: 实现PRNet的代码。 - `train.py`: 训练模型的脚本。 - `test.py`: 测试与评估模型性能的脚本。 - `data/`：存放数据集的位置。 - `weights/`：保存训练过程中生成的模型权重文件的地方。 - `config.json`：包含训练参数和配置信息。 通过上述步骤，可以掌握PRNet在Python环境中的完整实现流程，并将其应用于实际项目中。理解该模型的工作原理以及如何根据特定任务调整相关设置是提高人脸识别系统效率与准确性的关键。
     
  • 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%。
     
  • 基于OpenCV的人脸检测及性别年龄预测-附件资源
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    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。