TensorFlow通过人脸识别年龄（2）

最新推荐文章于 2023-12-04 12:56:37 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/nanjingdreamfly/article/details/60141087
本博客介绍如何使用TensorFlow进行年龄识别，提供了一个预训练的Inception模型的下载链接，并详细解释了运行该示例的步骤。读者需要Python2.7、OpenCV3.0和TensorFlow1.0的环境。文章还给出了在Ubuntu 14.04 LTS上安装OpenCV的指南，并展示了使用示例图片test1.jpg进行识别的运行结果。

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tf16: 脸部特征识别性别和年龄
MachineLP的专栏
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本帖使用TensorFlow做一个根据脸部推断照片人物年龄和性别的练习，网上有很多类似app。 训练数据 – Adience数据集 Adience数据集来源为Flickr相册，由用户使用iPhone或者其它智能手机设备拍摄，该数据集主要用于进行年龄和性别的未经过滤的面孔估计。同时，里面还进行了相应的landmark的标注，其中包含2284个类别和26580张图片。 Adience数据集下载地...
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08-11
TensorFlow实现的人脸性别/年龄识别
python识别人脸的年龄和性别_TensorFlow实现的人脸性别/年龄识别
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Age and gender estimation based on Convolutional Neural Network and TensorFlowUPDATE: There are some compatibility issues under python3 reported by others, recommend using python2 or you should adjust...
TensorFlow通过人脸识别年龄（1）
03-02 3188
课题使用tensorflow训练集通过人脸识别年龄源代码参考了博主的源码http://blog.youkuaiyun.com/u014365862/article/details/53869712#coding=utf-8 import os import glob import tensorflow as tf # 0.12 from tensorflow.contrib.layers import * fr
Python-使用TensorFlow进行年龄和性别检测
08-11
使用TensorFlow进行年龄和性别检测
基于tensorflow实现的人脸打分系统源代码，通过tensorflow通过人脸识别，测年龄，最终返回打分的json
09-15
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2024新开发基于TensorFlow的人脸识别及年龄检测打分系统（Python源码）.zip
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01-01
2024新开发基于TensorFlow的人脸识别及年龄检测打分系统（Python源码）.zip 【资源说明】 1、该项目是团队成员近期最新开发，代码完整，资料齐全，含设计文档等 2、上传的项目源码经过严格测试，功能完善且能正常...
基于tensorflow的人脸识别+测年龄+最终返回打分的python源码.zip
01-18
1、该资源内项目代码经过严格调试，下载即用确保可以运行！ 2、该资源适合计算机相关专业(如计科、人工智能、大数据、数学、电子信息等)正在做课程...基于tensorflow的人脸识别+测年龄+最终返回打分的python源码.zip
Tensorflow 年龄和性别识别(Age&Gender)
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版权声明：本文为博主原创文章，转载请表明本文出处。https://blog.youkuaiyun.com/kebi199312/article/details/86978876 1.配置 运行环境：win7操作系统，内存为：8GB，64位操作系统，显卡：GeForce GTX 1050；python 3.5.2，Tensorflow-gpu 1.8.0，CUDA9.0、cuDNN7.1.4，opencv_...
Tensorflow 年龄和性别识别(Age&Gender)-附件资源
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提出了一种应用于跨年龄人脸识别的联合学习方法，该方法由深度卷积神经网络构建而成，能在特征学习的 同时学习到最优的测度函数，从而避免不合适的固定阈值所带来的匹配错误． 针对有限的内存、过拟合和计算复杂 性高的问题，在模型训练过程中采用了多种新颖和有效的训练策略．
年龄识别, 性别识别, 图片分类, 人脸特征点检测模型资源
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人脸识别，人脸比对，年龄识别等
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利用虹软件开源人脸引擎，实现的人脸识别，人脸比对，年龄识别等
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1、TFReords文件的读取代码 论文中对训练集合的图像进行了随机裁剪、亮度变化、以及对比度随机调整，同时也对数据进行了规范化处理，这样的预处理都增加了模型的鲁棒性，更加切合实际情况。 设备配置：显卡为GTX1050Ti，Anaconda3.5+python3.6.5+Tensorflow-gpu1.8.0 1.1、预处理图像的代码： # 对训练/验证的图片进行处理——修剪、dtype...
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基于TensorFlow深度学习人脸识别源码级项目实战
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