推荐几个关于人脸性别和年龄预测的毕业相关论文题目
时间: 2023-04-05 22:04:03 浏览: 56
以下是一些关于人脸性别和年龄预测的毕业相关论文题目:
1. "基于深度学习的人脸性别和年龄预测算法研究"
2. "基于卷积神经网络的人脸性别和年龄识别系统设计"
3. "基于深度学习的人脸性别和年龄预测算法在人脸识别中的应用"
4. "基于深度学习的人脸性别和年龄预测算法在视频监控中的应用"
5. "基于深度学习的人脸性别和年龄预测算法在人机交互中的应用"
希望能对你有所帮助。
相关问题
用opencv写一个Python程序进行人脸识别,并预测性别和年龄
好的,我可以为您提供一些参考代码,用于人脸识别和性别年龄预测的实现。请参考以下代码:
```python
import cv2
# 加载分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
gender_net = cv2.dnn.readNetFromCaffe('gender_deploy.prototxt', 'gender_net.caffemodel')
age_net = cv2.dnn.readNetFromCaffe('age_deploy.prototxt', 'age_net.caffemodel')
# 加载图片并进行人脸检测
img = cv2.imread('face.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5)
# 对每个人脸进行性别和年龄预测
for (x, y, w, h) in faces:
face_img = img[y:y+h, x:x+w].copy()
face_blob = cv2.dnn.blobFromImage(face_img, 1, (227, 227), (78.4263377603, 87.7689143744, 114.895847746), swapRB=False)
gender_net.setInput(face_blob)
gender_preds = gender_net.forward()
gender = "Male" if gender_preds[0][0] > gender_preds[0][1] else "Female"
age_net.setInput(face_blob)
age_preds = age_net.forward()
age = age_preds[0].dot(list(range(0, 101)))
# 在图片中画出人脸矩形框和预测结果
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)
cv2.putText(img, f'{gender}, {age:.0f}', (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (0, 0, 255), 2)
# 显示结果图片
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个程序中,我们使用了OpenCV进行人脸检测,并使用了预先训练好的神经网络模型进行性别和年龄预测。您需要下载并将相应的模型文件保存在您的工作目录中。运行程序后,程序将打开一张名为“face.jpg”的图片,并在图片中标出人脸矩形框,并显示性别和年龄预测结果。
请注意,这只是一个简单的示例,您需要针对您的应用场景进行相应的调整和优化。
python opencv预测人脸性别年龄代码
以下是使用Python OpenCV库进行人脸性别年龄预测的代码示例:
```python
import cv2
import math
# 加载人脸检测器和性别年龄分类器
face_detector = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")
gender_age_detector = cv2.dnn.readNetFromCaffe("deploy_gender.prototxt", "gender_net.caffemodel")
# 定义性别和年龄标签
gender_labels = ["Male", "Female"]
age_labels = ["0-2", "4-6", "8-12", "15-20", "25-32", "38-43", "48-53", "60-"]
# 加载输入图像
img = cv2.imread("image.jpg")
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 检测人脸
faces = face_detector.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
# 对每个检测到的人脸进行处理
for (x,y,w,h) in faces:
# 提取人脸区域
face_img = img[y:y+h, x:x+w].copy()
# 将人脸区域转换为blob格式
blob = cv2.dnn.blobFromImage(face_img, 1, (227, 227), (78.4263377603, 87.7689143744, 114.895847746), swapRB=False)
# 输入blob到性别年龄分类器
gender_age_detector.setInput(blob)
predictions = gender_age_detector.forward()
# 解析预测结果
gender_prediction = gender_labels[predictions[0].argmax()]
age_prediction = age_labels[int(math.floor(predictions[1].argmax() / 3.0))]
# 打印预测结果
print("Gender prediction: {}".format(gender_prediction))
print("Age prediction: {}".format(age_prediction))
```
注意,在运行此代码之前,你需要下载并提供以下文件:
- haarcascade_frontalface_default.xml:OpenCV的人脸检测器
- deploy_gender.prototxt:性别年龄分类器的网络架构文件
- gender_net.caffemodel:性别年龄分类器的预训练权重文件