QT+Opencv实现人脸检测与性别识别(2)

本文介绍了使用seetaface进行人脸检测,OpenCV的dnn模块进行性别分类,QT作为显示界面的课程设计。依赖库包括opencv3.1(含dnn模块)和QT5。详细讲解了性别分类网络训练过程,包括网络结构定义、Caffe的prototxt文件和solver文件解析,以及训练数据的准备和模型训练。训练过程中,发现准确率在89%左右,与论文中86%的性别识别准确率相近。

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seetaface开源人脸检测框架实现人脸检测,OpenCV+dnn模块实现性别分类,qt做显示界面,完成一个课程设计。

依赖库:opencv3.1+ 包含dnn模块,QT5

1.性别分类网络训练

1.3.网络结构定义

网络结构参考Age and Gender Classification using Convolutional Neural Networks论文,是CVPR2015年的文章,用卷积神经网络对年龄和性别做识别,我们只用其网络模型对性别做分类。网络结构如下图

这里写图片描述

其实是一个比较常规的网络框架,论文中的性别识别准确率在86%左右,感觉性别识别这个任务还是比较难的,当然,作者的数据集也属于实际场景,有很多模糊,畸变,遮挡等干扰,导致准确率不高。这篇论文应该是比较早的將CNN用于年龄的性别识别任务,并且取得了优于以前方法的效果。传统方法是使用人工特征,lbp,gabor等等,再用svm分类器。

caffe网络定义文件
train_val.prototxt,这个可以在网络上找到作者开源的文件,或者自己根据网络写也行。3卷积层,relu作为激活函数,再加上dropout,softmax损失函数。

caffe sovler.prototxt
这个是caffe训练的配置文件,下面进行分析

net: “examples/amyfil

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