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基于Keras和TensorFlow的年龄及性别识别代码分享

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简介：
本项目提供了一个使用Keras与TensorFlow框架实现的人脸年龄及性别识别模型，旨在为开发者和研究人员提供一个简洁高效的代码库。 年龄和性别是社交互动中的两个关键面部属性，在诸如访问控制、人机交互、执法、市场情报及视觉监控等多个智能应用领域内，从单张人脸图像中准确估计这些信息显得尤为重要。在这个项目里，我们利用卷积神经网络来检测并识别特定个体的年龄与性别特征。

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  • 基于Keras和TensorFlow的年龄及性别识别代码分享
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    本项目提供了一个使用Keras与TensorFlow框架实现的人脸年龄及性别识别模型，旨在为开发者和研究人员提供一个简洁高效的代码库。 年龄和性别是社交互动中的两个关键面部属性，在诸如访问控制、人机交互、执法、市场情报及视觉监控等多个智能应用领域内，从单张人脸图像中准确估计这些信息显得尤为重要。在这个项目里，我们利用卷积神经网络来检测并识别特定个体的年龄与性别特征。
     
  • 基于Python和TensorFlow的人脸性别与年龄识别系统
    优质
    本项目构建了一个利用Python及TensorFlow开发的人脸性别与年龄识别系统。通过深度学习算法，该系统能够准确分析并预测人脸图像中人物的大致年龄及性别。 TensorFlow实现的人脸性别和年龄识别系统能够准确地对输入图像中的面部进行分析，并判断出相应的性别与年龄段信息。该系统的开发充分利用了深度学习技术的优势，在大规模数据集上进行了充分的训练，以确保在各种光照、姿态以及表情条件下都能保持较高的准确性。此外，通过不断优化模型结构及参数调整策略，进一步提升了识别效率和精度，为实际应用场景提供了强大的技术支持。
     
  • TensorFlow年龄与性别识别(Age&Gender)-附件资源
    优质
    本资源提供基于TensorFlow框架的年龄和性别识别模型及代码示例，适用于深度学习项目中的人脸分析任务。包含训练数据集和预训练模型下载链接。 Tensorflow 年龄和性别识别(Age&Gender)相关的附件资源提供了关于如何使用TensorFlow进行年龄和性别识别的详细教程和代码示例。这些资源可以帮助开发者理解和实现一个基于深度学习的人脸属性分析模型，适用于各种需要人脸识别的应用场景中。
     
  • 基于CNN和TensorFlow的年龄与性别预测模型
    优质
    本研究构建了一个利用卷积神经网络（CNN）并通过TensorFlow框架实现的深度学习模型，专注于提高年龄及性别的识别精度。 使用Age_Gender_CNN_Tensorflow通过CNN预测年龄与性别，感谢采用tensornets作为预训练模型。
     
  • 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。
     
  • 基于CNN的年龄和性别估计模型-Keras实现.zip
    优质
    本项目为基于卷积神经网络（CNN）构建的年龄与性别估计模型，并使用Python深度学习框架Keras进行实现。提供源代码及预训练模型下载，适用于人脸识别领域研究与应用开发。 age-gender-estimation 是一个用于年龄和性别估计的CNN网络的Keras实现。该模型使用一个人脸图像来估计其年龄和性别。在训练过程中，可以利用UTKFace数据集进行训练，并且还可以添加AppA真实数据集以增强模型的效果。
     
  • 使用Python和OpenCV识别性别与年龄
    优质
    本项目利用Python编程语言结合OpenCV库开发，旨在通过图像处理技术自动检测并预测照片中人物的性别及年龄段，为计算机视觉领域提供实用工具。 使用Python和OpenCV可以实现识别图像中人物的性别和年龄的功能。
     
  • 性别与年龄的人脸识别综述及完整代码.zip
    优质
    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。
     
  • 面部年龄性别识别(age_deploy.prototxt,res10_300x300_ssd_iter_14000...)
    优质
    本项目使用预训练模型进行面部检测与分析，可准确识别人脸的年龄和性别。通过深度学习技术，模型能够高效处理图像数据，在多个场景中实现智能化应用。 CVPR2015_CNN_Age and Gender Classification using Convolutional Neural Networks, res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel, opencv_face_detector_uint8.pb, opencv_face_detector.pbtxt, gender_net.caffemodel, age_net.caffemodel