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基于Caffe的Python3与OpenCV3.4.1实现的年龄性别检测代码.zip

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简介：
本资源提供一个使用Python3结合Caffe和OpenCV3.4.1框架实现的人脸年龄与性别的检测项目，适用于研究与开发。 文档中有使用到的模型是基于caffe框架上的一个在github上训练好的识别性别年龄模型。

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  • 基于Caffe的Python3与OpenCV3.4.1实现的年龄性别检测代码.zip
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    本资源提供一个使用Python3结合Caffe和OpenCV3.4.1框架实现的人脸年龄与性别的检测项目，适用于研究与开发。 文档中有使用到的模型是基于caffe框架上的一个在github上训练好的识别性别年龄模型。
     
  • 基于Caffe的年龄、性别与表情预测模型
    优质
    本研究开发了一种基于Caffe框架的深度学习模型，旨在实现对人脸图像中个体年龄、性别及表情的同时准确预测。该模型通过多任务学习方式优化训练过程，并在公开数据集上进行了验证测试，表现出色。 此资源基于caffe框架，包含用于年龄、性别及表情预测的caffemodel、prototxt以及binaryproto文件，并附有标签文件。
     
  • 基于OpenCV的性别和年龄预测Caffe模型
    优质
    本项目利用OpenCV与Caffe框架，开发了一种高效的人脸分析模型，专注于性别和年龄段识别。通过深度学习技术，实现了高精度的面部特征分类，为智能监控、市场调研等领域提供了强有力的数据支持。 该caffe.model适用于opencv入门学习中的实验教程，主要完成性别和年龄的预测。参考教程可以参阅相关资料以获取更多信息。
     
  • 基于Caffe的性别、年龄与表情分类预测系统
    优质
    本项目构建于Caffe深度学习框架之上，旨在开发一套能够准确识别并分类个体性别、年龄及面部表情的智能系统。通过大量图像数据训练模型，实现高效精准的人脸特征分析。 将此cpp文件替换掉VS2015编译好的Caffe里的classification.cpp，输入不同的模型参数后，最终效果很好。
     
  • 年龄与性别检测
    优质
    本研究探讨了不同年龄段及性别在生理特征和行为模式上的差异，并开发了一种高效准确的身份验证系统。 年龄和性别检测是指通过特定的方法或技术来判断一个人的年龄和性别。这种方法常用于数据分析、市场调研以及个性化推荐系统等领域，以帮助更好地理解用户群体特征并提供更精准的服务。
     
  • 基于 OpenCV 的年龄与性别预测
    优质
    本项目采用OpenCV库，结合深度学习模型，旨在开发一个高效准确的系统，用于检测图像中的人脸并预测其年龄和性别。 资源包括用于年龄预测的age_net.caffemodel和gender_net.caffemodel性别预测模型文件、配置文件deploy_age.prototxt和deploy_gender.prototxt以及包含人脸检测的haarcascade_frontalface_alt_tree.xml文件，下载后可以直接运行。
     
  • 年龄与性别预测的CNN源码
    优质
    这段简介可以描述为：年龄与性别预测的CNN源码提供了一种基于卷积神经网络（CNN）技术进行人脸图像分析的方法，旨在准确地预测个人的年龄和性别。此代码适用于研究、教育及开发相关应用领域。 性别与年龄预测任务通常采用卷积神经网络（CNN）来完成图像分类工作，在此案例中我们使用VGG-16模型进行性别识别。 环境配置：我们需要创建一个virtualenv，并安装以下库文件： Tensorflow == 2.3.0，opencv-python >= 4.2.0.34，opencv-contrib-python >= 4.2.0.34，numpy >= 1.18.3，h5py >= 2.10.0以及matplotlib > = 3.2.1。 数据集：该集合包含了总计有26,580张图像的统计数据与信息。其中包含的主体总数为2,284个个体，并且年龄组/标签数共有八个（分别为0-2岁、4-6岁、8-13岁、15-20岁、25-32岁、38-43岁、48至53岁以及60岁以上）。性别标识信息也包含在内，该数据集是在实际环境中收集的，并且每个主题都有相应的标签。
     
  • 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。
     
  • 基于CNN和TensorFlow的年龄与性别预测模型
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    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。