基于OpenCV的实时年龄与性别识别(支持CPU和GPU)

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《------往期经典推荐------》

项目名称
1.【基于CNN-RNN的影像报告生成】
2.【卫星图像道路检测DeepLabV3Plus模型】
3.【GAN模型实现二次元头像生成】
4.【CNN模型实现mnist手写数字识别】
5.【fasterRCNN模型实现飞机类目标检测】
6.【CNN-LSTM住宅用电量预测】
7.【VGG16模型实现新冠肺炎图片多分类】
8.【AlexNet模型实现鸟类识别】
9.【DIN模型实现推荐算法】
10.【FiBiNET模型实现推荐算法】
11.【钢板表面缺陷检测基于HRNET模型】

1. 项目简介

本项目旨在实现一个基于OpenCV的实时年龄与性别识别系统,使用深度学习模型进行人脸检测和特征提取,并结合预训练的性别与年龄分类模型进行推断。随着计算机视觉和深度学习技术的快速发展,自动化的人脸识别和属性分类技术得到了广泛应用,包括安防监控、智能零售、人机交互等领域。本项目的目标是通过摄像头实时捕获用户的面部图像,并预测其年龄和性别,提升交互体验或为其他应用提供数据支持。项目中使用了深度学习网络进行人脸检测,并通过OpenCV DNN模块加载预训练的Caffe模型来实现年龄与性别分类。

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