本文主要是介绍⌈ 传知代码 ⌋ 预测人物性别年龄，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
💛前情提要💛
本文是传知代码平台中的相关前沿知识与技术的分享~
接下来我们即将进入一个全新的空间，对技术有一个全新的视角~
本文所涉及所有资源均在传知代码平台可获取
以下的内容一定会让你对AI 赋能时代有一个颠覆性的认识哦！！！
以下内容干货满满，跟上步伐吧~
📌导航小助手📌
- 💡本章重点
- 🍞一. 概述
- 🍞二. 演示效果
- 🍞三. 核心逻辑
- 🫓总结
💡本章重点
- 预测人物性别年龄
🍞一. 概述
照片中的面部分析引起了人们的广泛关注，因为它可以帮助我们解决各种问题，包括更好的客户广告定位、更好的内容推荐系统、安全监控和其他领域。
年龄和性别是面部特征的重要方面，确定它们是此类活动的先决条件。许多企业出于各种原因使用这些技术，包括更轻松地与客户合作、更好地适应他们的需求以及提供良好的体验。人们的性别和年龄使得识别和预测他们的需求变得更加容易。
即使对我们人类来说，从图像中检测性别和年龄也很困难，因为它完全基于外表，有时很难预测，同龄人的外表可能与我们预期的截然不同。
🍞二. 演示效果
多个人脸的效果：
🍞三. 核心逻辑
- 识别人脸：
faceProto = 'opencv_face_detector.pbtxt'
faceModel = 'opencv_face_detector_uint8.pb'
faceNet = cv.dnn.readNet(faceModel, faceProto)
- 识别性别：
genderProto = "gender_deploy.prototxt"
genderModel = "gender_net.caffemodel"
genderNet = cv.dnn.readNet(genderModel, genderProto)
genderList = ['Male', 'Female']- 识别年龄：
ageProto = "age_deploy.prototxt"
ageModel = "age_net.caffemodel"
ageNet = cv.dnn.readNet(ageModel, ageProto)
ageList = ['(0 - 2)', '(4 - 6)', '(8 - 12)', '(15 - 20)', '(25 - 32)', '(38 - 43)', '(48 - 53)
使用方式
- 上传一张包含人脸的图片
- 提交即可预测性别、年龄
🫓总结
综上，我们基本了解了“一项全新的技术啦” 🍭 ~~
恭喜你的内功又双叒叕得到了提高！！！
感谢你们的阅读😆
后续还会继续更新💓，欢迎持续关注📌哟~
💫如果有错误❌，欢迎指正呀💫
✨如果觉得收获满满，可以点点赞👍支持一下哟~✨
【传知科技 – 了解更多新知识】
这篇关于⌈ 传知代码 ⌋ 预测人物性别年龄的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
