Hola a todos, soy Wei Xue AI. Hoy les presentaré la práctica de aprendizaje profundo 68: reconocimiento de género y rango de edad de imágenes faciales basada en el modelo FairFace. Utilice una máquina para determinar su edad. Reconocimiento de género y rango de edad de Imágenes faciales: El proyecto de reconocimiento es una tecnología de visión por computadora diseñada para inferir el género y el rango de edad de una persona mediante el análisis de rasgos en imágenes faciales.
Este artículo se basa en el modelo FairFace, que se ha utilizado ampliamente en muchos campos, incluido el análisis de redes sociales, estadísticas de multitudes, investigación de mercado, interacción persona-computadora, etc. Al identificar con precisión la información de género y edad en imágenes faciales, este proyecto puede proporcionar análisis de datos valiosos y apoyo a la toma de decisiones para diversos escenarios de aplicación.
1. Introducción al reconocimiento de género y reconocimiento de rango de edad de imágenes faciales.
Nombre del proyecto: Reconocimiento de género y rango de edad de imágenes faciales
Objetivo: Inferir con precisión el género y el rango de edad de una persona mediante el análisis de imágenes faciales
Tecnología: Visión por computadora, aprendizaje profundo, procesamiento de imágenes
Proceso del proyecto:
1. Recopilación de datos:
La recopilación incluye un conjunto de datos faciales imágenes y etiquetas correspondientes de género y edad.
2. Preprocesamiento de datos:
preprocese imágenes de rostros, incluida la detección de rostros, la alineación, el recorte y otras operaciones para garantizar la calidad y coherencia de la imagen de entrada.
3. Extracción de características:
utilice modelos de aprendizaje profundo, como redes neuronales convolucionales (CNN), y la red ResNet34 se utiliza principalmente aquí para extraer características representativas de imágenes faciales.
4. Reconocimiento de género:
en función de las características extraídas, se utilizan algoritmos de aprendizaje automático o modelos de aprendizaje profundo para clasificar el género de las imágenes de rostros, generalmente una tarea de clasificación binaria entre masculino y femenino.
5. Reconocimiento de intervalos de edad:
también en función de las características extraídas, utilice algoritmos de aprendizaje automático o modelos de aprendizaje profundo para clasificar intervalos de edad en imágenes faciales, generalmente clasificación múltiple.