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在当今科技飞速发展的时代人脸识别技术已经从科幻电影走进了我们的日常生活。通过算法来识别人脸的特征进而判断身份、年龄和性别这一技术正逐步改变着我们的生活方式。今天我们就来探讨一下基于深度学习的人脸应用实例——性别年龄预测。
一、技术背景
性别年龄预测系统主要依赖于深度学习模型和计算机视觉技术。这一系统通过摄像头实时捕获视频帧对每一帧进行人脸检测并对检测到的人脸进行年龄和性别的预测。为了实现这一目标我们需要加载人脸检测、年龄估计和性别识别的模型。这些模型分别通过其配置文件如prototxt或pbtxt文件和权重文件如caffemodel或pb文件进行加载。
二、模型初始化
首先我们需要准备好所需的模型文件。这些模型文件通常可以从开源项目中找到例如AgeGenderDeepLearning和learnopencv。以下是模型初始化的代码示例
import cv2
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
import numpy as np # 模型文件路径
faceProto ./model/opencv_face_detector.pbtxt
faceModel ./model/opencv_face_detector_uint8.pb
ageProto ./model/deploy_age.prototxt
ageModel ./model/age_net.caffemodel
genderProto ./model/deploy_gender.prototxt
genderModel ./model/gender_net.caffemodel # 加载模型
ageNet cv2.dnn.readNet(ageModel, ageProto)
genderNet cv2.dnn.readNet(genderModel, genderProto)
faceNet cv2.dnn.readNet(faceModel, faceProto)
三、变量初始化与函数定义
在性别年龄预测系统中我们需要定义一些变量和函数来辅助实现功能。例如定义年龄段和性别选项以及定义用于获取人脸框和绘制中文文本的函数。
# 初始化设置年龄段和性别
ageList [0-2岁, 4-6岁, 8-12岁, 15-20岁, 25-32岁, 38-43岁, 48-53岁, 60-100岁]
genderList [男性, 女性]
mean (78.4263377603, 87.7689143744, 114.895847746) # 图像预处理时使用的均值 # 定义获取人脸框的函数
def getBoxes(net, frame): frameHeight, frameWidth frame.shape[:2] blob cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1.0, (300, 300), [104, 117, 123], True, False) net.setInput(blob) detections net.forward() faceBoxes [] for i in range(detections.shape[2]): confidence detections[0, 0, i, 2] if confidence 0.7: x1 int(detections[0, 0, i, 3] * frameWidth) y1 int(detections[0, 0, i, 4] * frameHeight) x2 int(detections[0, 0, i, 5] * frameWidth) y2 int(detections[0, 0, i, 6] * frameHeight) faceBoxes.append([x1, y1, x2, y2]) cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), int(frameHeight / 150), 6) return frame, faceBoxes # 定义绘制中文文本的函数
def cv2AddChineseText(img, text, position, textColor(0, 255, 0), textSize30): if isinstance(img, np.ndarray): # 将OpenCV图像转换为PIL图像并绘制中文文本再转换回OpenCV格式 pil_img Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)) draw ImageDraw.Draw(pil_img) font ImageFont.truetype(arial.ttf, textSize) # 确保有arial.ttf字体文件 draw.text(position, text, fontfont, filltextColor) img cv2.cvtColor(np.array(pil_img), cv2.COLOR_RGB2BGR) return img
四、主循环与预测
在主循环中我们使用摄像头实时捕获视频帧并对每一帧进行处理。首先使用getBoxes函数检测人脸框然后裁剪出人脸区域分别使用ageNet和genderNet模型进行年龄和性别预测。最后使用cv2AddChineseText函数将预测结果绘制在图像上。
cap cv2.VideoCapture(0) # 打开摄像头
while True: ret, frame cap.read() if not ret: break frame, faceBoxes getBoxes(faceNet, frame) for box in faceBoxes: x1, y1, x2, y2 box face_img frame[y1:y2, x1:x2].copy() blob cv2.dnn.blobFromImage(face_img, 1, (227, 227), mean, swapRBFalse) # 年龄预测 ageNet.setInput(blob) age_preds ageNet.forward() age ageList[age_preds[0].argmax()] # 性别预测 genderNet.setInput(blob) gender_preds genderNet.forward() gender genderList[gender_preds[0].argmax()] # 绘制预测结果 frame cv2AddChineseText(frame, f年龄: {age}, (x1, y1 - 10)) frame cv2AddChineseText(frame, f性别: {gender}, (x1, y1 - 30)) cv2.imshow(Prediction, frame) if cv2.waitKey(1) 0xFF 27: # 按Esc键退出 break cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
五、应用场景与展望
性别年龄预测系统具有广泛的应用场景如安全监控、移动支付、门禁系统、智能零售等。随着人工智能技术的不断发展这一系统的识别准确率将不断提升误报率将显著下降。同时借助物联网技术设备可以即时响应异常情况增强安全保障。
然而随着这一技术的普及人们的个人信息安全问题也日益凸显。因此在享受科技带来的便利的同时我们也应该关注并保护好自己的个人隐私。
