客户要求每天查询几十万QQ的年龄性别等,就写了个QQ资料卡解析,可是自绘窗口_取信息() 解析太慢了,写完单线程约2秒解析一个,多线程也只有1秒1-2个.速度太慢了,完全不达标.有需要的可以看看。

UTKFaceCNN 此回购是使用标准CNN骨干进行年龄，性别和种族预测的工作。

深脸 Deepface是python的轻量级和面部属性分析（，，和）框架。 它是一个混合的人脸识别框架，其中包含了最先进的模型： ， ， ， ， ， 和 。 该库主要基于Keras和TensorFlow。 安装 安装deepface的最简单方法是从下载。 pip install deepface 人脸识别 现代包括四个常见阶段： ， ，和。 Deepface在后台处理所有这些常见阶段。 您只需使用一行代码即可在其界面中调用其验证，查找或分析功能。 人脸验证- deepface界面下的验证功能可验证同一个人或不同个人的面部对。 您应将面对作为数组传递，而不是为了最佳实践而在for循环中调用verify函数。 这将大大加快该功能，并减少分配的内存。 from deepface import DeepFace result = DeepFace . verify ( "img1.jpg" , "img2.jpg" ) #results = DeepFace.verify([['img1.jpg', 'img2.jpg'], ['img1.jpg', 'img3.jpg'

面部分析仪 此Android应用程序的目的是使用Microsoft Face API不仅检测图像中的单个面Kong，而且还提供有关每张面Kong的面部属性的信息，例如情绪，估计的年龄，性别等。 此应用程序的可能应用是在游乐园，教室和住宅中。 游乐园除了可以分析乘车前后人们的情绪外，还可以使用该应用根据年龄和其他属性收集有关乘车人群的类型的数据。 此外，该应用程序可在教室中用于分析教给学生的脸部。 然后，教师可以查看有关情绪的数据，以查看学生是否能够理解，享受或不喜欢这堂课。 最后，该应用程序的另一个应用程序是在住宅中，看护人可以定期使用该应用程序确定患者的情绪并将其存储在数据库中，以便以后进行分析。 用法： 该应用程序非常易于使用：第一页包含两个按钮-一个用于拍照，另一个用于处理图片。 因此，该应用需要相机许可。 拍照后，您可以按“处理”按钮，该应用程序将使用AsyncTask和Mi

基础小白

通过人脸识别sdk进行实施摄像头人脸识别，可识别年龄、性别等

python mtcnn年龄性别预测 ，包含模型 可直接运行 (自己安装缺失的python库)

retinaface人脸识别的年龄性别预测，包含模型 可直接运行 注意 如果缺少mxnet等类库 自行使用pip安装

COVID个人风险计算器 根据您的年龄，性别，种族，症状，健康状况，行为等，计算个人患COVID的风险... 风险=（（活动案例中社区的比例）（症状概率）（敏感性））/（归一化因子） 请注意，可以从NYTimes COVID-19 github上检索“ us-counties.csv”文件。 链接到这里 对症状风险的计算是通过对没有COVID和具有COVID的患者的症状报告进行逻辑回归。 ALAMA发表的论文将健康风险纳入了我们的计算器。 链接到这里 根据年龄如何影响您的死亡，进入重症监护病房和住院的机会的不同研究，使用指数分布将COVID年龄转换为死亡，重症监护病房和住院的可能性。 社区风险是使用从NYTimes COVID-19 github检索的us-counties.csv文件计算的。 文件每周更新一次。 贡献者 团队 马凯文-团队负责人/数据科学家 Timothy Ga

Windows32位和64位平台下的人脸识别sdk，含活体检测、人脸检测、特征提取和比对、性别年龄检测、人脸姿态检测等功能，可应用于门禁考勤、人证比对、无人零售等场景。