深度学习实时识别人脸年龄性别

基于 OpenCV 与深度学习的实时人脸检测与年龄性别识别系统

实时人脸检测与年龄性别识别是计算机视觉领域的热门应用之一，结合 OpenCV 和深度学习技术，可以构建高效且准确的系统。以下详细介绍系统的实现方法、关键技术及代码示例。

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系统架构概述

该系统主要分为三个模块：人脸检测、性别识别和年龄预测。人脸检测使用预训练的深度学习模型，性别和年龄识别则基于卷积神经网络（CNN）实现。OpenCV 提供视频流处理和模型加载支持。

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关键技术实现

人脸检测模块

采用 OpenCV 的 DNN 模块加载预训练的 Caffe 模型进行人脸检测。该模型基于 Single Shot MultiBox Detector（SSD）框架，具有较高的检测速度和准确率。

import cv2

# 加载预训练的人脸检测模型
face_model = cv2.dnn.readNetFromCaffe(
    "deploy.prototxt",
    "res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel"
)

def detect_faces(frame):
    h, w = frame.shape[:2]
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1.0, (300, 300), (104.0, 177.0, 123.0))
    face_model.setInput(blob)
    detections = face_model.forward()
    faces = []
    for i in range(detections.shape[2]):
        confidence = detections[0, 0, i, 2]
        if confidence > 0.5:
            box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([w, h, w, h])
            faces.append(box.astype("int"))
    return faces

性别与年龄识别模块

性别和年龄识别采用预训练的 CNN 模型，模型基于 Adience 数据集训练。OpenCV 的 DNN 模块加载模型并执行前向传播。

# 加载性别和年龄识别模型
age_gender_model = cv2.dnn.readNetFromCaffe(
    "age_gender_deploy.prototxt",
    "age_gender_net.caffemodel"
)

def predict_age_gender(face_roi):
    blob = cv2