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搜索资源列表

  1. 基于人脸图像的年龄预测

  2. 人脸年龄检测的matlab例子。在人脸图像的基础上，利用pca，svm等机器学习的方法预测出人脸的大致年龄段。年龄段分为0-19岁，20-39岁，40-59岁，60岁以上。实验数据是FG-NET Aging Database。本例子在Image文件夹中存有77人不同改年龄的人脸原始图像，共935张；在Points文件夹中是这些人脸原始图像对应的用于表示人脸特征的形状特征标定点，每张68个标定点。例子很完整，注释详细。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-11-30
    • 文件大小：46mb
    • 提供者：leafever

  1. 基于人脸面部的年龄预测图库以及源程序

  2. 利用pca，svm等机器学习的方法预测出人脸的大致年龄段。年龄段分为0-19岁，20-39岁，40-59岁，60岁以上。实验数据是FG-NET Aging Database。本例子在Image文件夹中存有77人不同改年龄的人脸原始图像，共935张；在Points文件夹中是这些人脸原始图像对应的用于表示人脸特征的形状特征标定点，每张68个标定点。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2016-05-06
    • 文件大小：46mb
    • 提供者：xidiancoder

  1. 人脸识别(安卓)

  2. 使用虹软人脸识别免费sdk1.2实现的人脸识别，可做人脸检测/人脸识别/人脸跟踪/性别年龄预测。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-12-08
    • 文件大小：66mb
    • 提供者：jzhck92

  1. FGNET数据集

  2. 适合人脸识别，年龄预测等学计算机视觉方向的童靴下载的数据集！适合人脸识别，年龄预测等学计算机视觉方向的童靴下载的数据集！适合人脸识别，年龄预测等学计算机视觉方向的童靴下载的数据集！

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-04-18
    • 文件大小：44mb
    • 提供者：w_grace

  1. 嵌入式系统/ARM技术中的预知“未来相貌”的人脸图像智能处理系统问世

  2. 西安交通大学研制成功的“人脸图像智能处理系统”就具备这种独特的功能。这个系统通过运用一种真实感极强的人脸绘制方法，可以将一幅平面二维的人脸图像变换为具有不同视角和多种复杂表情、年轻化和老化的图像，并可根据现在的照片预测若干年后年龄衰老或者若干年前年轻时的人脸图像。 “人脸图像智能处理系统”是西安交大人工智能与机器人研究所完成的国家自然科学创新研究群体科学基金项目。在中国工程院院士郑南宁的带领下，课题组成员经过３年多的艰苦攻关，建立了具有自主知识产权的AIAR系列人脸图像数据库，包括视点库

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-09
    • 文件大小：58kb
    • 提供者：weixin_38616435

  1. 用Python识别人脸，人种等各种信息

  2. 最近几天了解了一下人脸识别，应用场景可以是图片标注，商品图和广告图中有没有模特，有几个模特，模特的性别，年龄，颜值，表情等数据的挖掘。 基础的识别用dlib来实现，dlib是一个机器学习的包，主要用C++写的，但是也有Python版本。其中最流行的一个功能是Facial Landmark Detection, 配备已经训练好的轮廓预测模型，叫shape_predictor_68_face_landmarks.dat, 从名字就可以看出，它可以检测出面部的68个关键点，包括五官和外轮廓等。 安装

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：755kb
    • 提供者：weixin_38670529

  1. retinaface年龄性别预测gender-age.zip

  2. retinaface人脸识别的年龄性别预测，包含模型 可直接运行 注意 如果缺少mxnet等类库 自行使用pip安装

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：qq_26696715

  1. human:人类-源码

  2. 人类图书馆 3D人脸检测和旋转跟踪，人脸嵌入和识别， 身体姿势追踪，3D手和手指追踪， 虹膜分析，年龄与性别和情绪预测， 手势识别 使用TensorFlow / JS机器学习库Javascr ipt模块 浏览器： 与CPU ， WebGL ， WASM后端兼容与台式机和移动平台兼容与WebWorker执行兼容 NodeJS ： 与软件tfjs-node和GPU使用CUDA库加速了后端tfjs-node-gpu 查看以处理实时WebCam视频或静态图像 项目页面 维基页面 附加条款 默认型号 人

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：40mb
    • 提供者：weixin_42108778

  1. age_detection:使用Transformer模型进行年龄和性别分类-源码

  2. 基于Visual Transformer的年龄估计 尝试Visual Transformer的有趣项目，花了几天时间。 自动化的年龄和性别估算在许多应用中变得至关重要。 有多种方法可以根据人的声音，面部特征和姿势来预测年龄和性别。 在本文中，将研究基于图像的方法。 该方法需要人脸的二维图像。 这种方法的挑战性问题是，在不受限制的环境中对脸部进行实验时，其性能会大大降低。 另一个问题是基于个人生活方式，遗传和环境的老龄化差异。 简单地说，不同的人年龄不同。 另一个挑战是生物年龄和表观年龄之间的区

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：250kb
    • 提供者：weixin_42126399

  1. opencv实现人脸检测、性别和年龄预测-附件资源

  2. opencv实现人脸检测、性别和年龄预测-附件资源

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：106byte
    • 提供者：weixin_42204303

  1. opencv实现人脸检测、性别和年龄预测-附件资源

  2. opencv实现人脸检测、性别和年龄预测-附件资源

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：23byte
    • 提供者：weixin_42191480

  1. 机器学习路线图

  2. 也许你和这个叫『机器学习』的家伙一点也不熟，但是你举起iphone手机拍照的时候，早已习惯它帮你框出人脸；也自然而然点开今日头条推给你的新闻；也习惯逛淘宝点了找相似之后货比三家；亦或喜闻乐见微软的年龄识别网站结果刷爆朋友圈。恩，这些功能的核心算法就是机器学习领域的内容。套用一下大神们对机器学习的定义，机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。简单一点说，就是计算机从数据中学习出规律和模式，以应用在新数据上做预测的任务。近年来互联

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：262kb
    • 提供者：weixin_38625184

  1. facialAnalysisLiteDetection2D：facialAnalysisLiteDetection2D：实现对rasgos面部分析器的检测。 药典和药典的药典。 OpenCV DNN旅行社，prediciónde edad。

  2. 面部分析：Lite Detector 2D（Python API） 介绍 facialAnalysisLiteDetection2D模块使用tensorflow ， cvlib和openCV python API。 该模块使用预先训练的模型分析人脸，并添加人脸分析以预测某些特征，例如性别，年龄和情感。 还可以使用YARP在处理前和处理后发送视频源。 还YARP源视频，例如输入。 此模块还将检测结果发布到YARP端口。 训练有素的模型 facialAnalysisLiteDetection2D需要

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：48mb
    • 提供者：weixin_42168265

  1. EraGenes预测：EraGenes基本上是两个拉丁词的组合，Era表示年龄，Genes表示性别。 该项目主要是关于实时从人脸提取基本关键特征-源码

  2. 时代基因预测 介绍 EraGenes基本上是两个拉丁词的组合， Era表示年龄， Genes表示性别。 该项目主要是关于从人脸实时提取基本关键特征。 使用此链接可直接从Google驱动器中下载此项目，该驱动器包含5分钟的高分辨率演示视频： https://drive.google.com/open?id=16TT7O2Kb20PA_Fw46uqiIIFpt1L7GNtC 项目架构 1.Introduction 2.Project Specification 3.Installing D

  3. 所属分类：其它

  1. face2data：Face2Data：在不到一秒钟的时间内从人脸提取有意义的信息。 由Keras和Flask提供支持-源码

  2. 在不到一秒钟的时间内从人脸提取信息 该项目旨在展示Keras多输出模型在预测特定人群的年龄，性别和种族方面的用法。 生成的模型通过在Python 3.6上运行的Flask提供的REST API提供服务。 运行项目 使用Docker 如果要快速构建并运行服务器，可以使用Docker。 首先，为您的架构安装 。 然后构建容器： $ docker build -t face2data . 容器将使用gunicorn在端口5000上部署应用程序。因此，您应运行容器并将此端口映射到主机： $ do

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：20mb
    • 提供者：weixin_42106357

  1. 机器学习路线图

  2. 也许你和这个叫『机器学习』的家伙一点也不熟，但是你举起iphone手机拍照的时候，早已习惯它帮你框出人脸；也自然而然点开今日头条推给你的新闻；也习惯逛淘宝点了找相似之后货比三家；亦或喜闻乐见微软的年龄识别网站结果刷爆朋友圈。恩，这些功能的核心算法就是机器学习领域的内容。套用一下大神们对机器学习的定义，机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。简单一点说，就是计算机从数据中学习出规律和模式，以应用在新数据上做预测的任务。近年来互联

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-01
    • 文件大小：233kb
    • 提供者：weixin_38641150

  1. 基于对抗生成网络的身份保持人脸老化

  2. 基于从一张给定年龄的人脸输入图片准确预测出该人老龄化后的人脸图片，并且保持身份的目的，采用了基于条件对抗神经网络的无监督跨领域框架，然后将此框架应用到人脸身份保持的老龄化的任务中的方法。所采用的对抗神经网络通过预训练的人脸识别网络提取源图片的特征，然后将目标年龄信息附加在嵌入式特征空间里，并且送往生成器，随之施加了身份保持的约束。所提出的算法在生成CACD人脸数据集的老化人脸生成实验上产生了高质量，并且保持住身份信息的人脸图片，同时，在人脸跨年龄分类任务上取得了2.64%的识别率增益，进而验证了

  3. 所属分类：其它