【A242】基于Tensorflow卷积神经网络(CNN)的人脸年龄和性别检测系统

文件编号：A242

文件大小：79M

开发环境：Python3.7、OpenCV4.0.1.24、Tensorflow1.13.1、PyCharm2020

猿创承诺：该项目亲测正常运行，提供部署视频，需远程调试部署需另外收费，确保正常使用，不能正常使用全额退款。

简要概述：基于Tensorflow卷积神经网络(CNN)的人脸年龄和性别检测系统

针对年龄组和性别估计，对两个自定义CNN层进行了训练。

对于年龄组分类，CNN对23000张图像进行了训练；对于性别分类，CNN对4000多张亚洲人脸图像进行了训练。

年龄组参数包括：

儿童、青少年=0-14

年轻=15-40岁

中年=41-60岁

高级=60+

性别参数包括：

1） 男性

2） 女性

数据集的名称为“UTKFace”，其中有关年龄、性别和种族的信息在图像标题中给出。链接：https://www.kaggle.com/jangedoo/utkface-new

使用方法：

1.使用pip安装以下库

-numpy 1.16.2

-opencv-python 4.0.1.24

-face-recognition 1.2.3

-tensorflow 1.13.0

-tensorflow-gpu 1.11.0 (Optional if you have Nvidia CUDA Supported GPU)

-keras 2.2.4

-PyQt5 5.12.1

2.run gui.py

卷积神经网络：

对卷积神经网络（CNN）的理解-深度学习

该文档随源码提供

训练CNN：

图像预处理：

人脸图像被调整为180X180像素大小，转换为灰度，并将图像输入CNN。

For more than 2 class classification label is encoded with one hot encoding.

性别分类的混淆矩阵：

年龄组分类的onfusion矩阵：

按需写作：

演示视频：

点击查看：系统演示视频

运行效果：

1.导入图片检测

2.摄像头实时检测

3.视频流检测

远程协助：

温馨提示：索炜达.猿创官方提供收费远程协助，确保您项目运行成功。

点击查看：远程协助相关事项

我们提供完整项目文件清单如下：

文件目录

 ├ 1.项目源码

 ├ 2.运行截图

 └ 3.演示视频