深度学习之年龄预测，Python版本，单张图像检测和视频流中人物年龄预测，环境为： - win10 - pycharm - anaconda3 - python3.7 - opencv4.2.0 文章地址：https://blog.csdn.net/y459541195/article/details/105611391

性别和年龄预测 描述 卷积神经网络被大量用于图像分类任务。 在这里，我们使用VGG-16进行性别分类。 依存关系： 我们正在创建一个virtualenv并加载必要的库文件。 Tensorflow == 2.3.0 opencv-python> = 4.2.0.34 opencv-contrib-python> = 4.2.0.34 numpy> = 1.18.3 h5py> = 2.10.0 matplotlib> = 3.2.1 数据集： 该数据集包含具有以下规格的真实世界图像 统计和信息照片总数：26,580主题总数：2,284年龄组/标签数：8（0-2、4-6、8-13、15-20、25-32、38-43、48- 53，60-）性别标签：是在野外：是主题标签：是 使用以下链接下载整个氛围数据集： 运行项目的步骤： 数据准备：Data_Generation_Adience

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基于Visual Transformer的年龄估计 尝试Visual Transformer的有趣项目，花了几天时间。 自动化的年龄和性别估算在许多应用中变得至关重要。 有多种方法可以根据人的声音，面部特征和姿势来预测年龄和性别。 在本文中，将研究基于图像的方法。 该方法需要人脸的二维图像。 这种方法的挑战性问题是，在不受限制的环境中对脸部进行实验时，其性能会大大降低。 另一个问题是基于个人生活方式，遗传和环境的老龄化差异。 简单地说，不同的人年龄不同。 另一个挑战是生物年龄和表观年龄之间的区别。 基于面部图像的方法有两种。 第一个是手工进行的特征提取和分类，第二个使用深度神经网络。 在我们的论文中，我们还提出了用于年龄估计的视觉转换器。 它是最早提出用于面部任务的视觉转换器之一，因此没有预训练的模型。 但是，我们仍然设法在低数据环境中取得一些成果。 未来的步骤将是在较大的面部数据集上对

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Conners 教师评定量表：年龄、性别和种族对特殊教育儿童的影响 学校心理学第 25 卷，1988 年 4 月 CONNERS 教师评定量表：年龄、性别和种族对特殊教育儿童的影响 MORRIS COHEN, ROBERT H. DURANT 和 CARMEN COOK 佐治亚州医学院 Conners 教师评定量表在佐治亚州 8 个县学校系统的 581 名特殊教育儿童和 45 名普通教育儿童中完成，以检查年龄、性别和对 Cohen 和 Hynd 因子分析进行竞赛。 还对四个特殊教育亚组的行为特征进行了比较。 与之前的研究一样，特殊教育亚组获得了不同的行为特征，这些亚组在各项研究中似乎相当稳定。 更令人感兴趣的是年龄 x 组交互作用对情绪障碍儿童的品行障碍和抑郁分量表的影响，以及性别 x 组交互作用对情绪障碍和行为障碍亚组的行为障碍分量表的影响。 这些结果进一步支持了 Cohen 和 Hynd 因子分析为用户提供了对儿童整体行为模式更具临床意义的描述的论点。 Conners 教师评定量表 (Conners, 1969) 是一个 39 项行为评定量表，最初开发并发现其对多动症儿童的诊断和治

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根据人脸检测年龄数据集，由100多个视频中收集的100名印度演员的19000张图像组成。所有的图像都是从视频帧中手动选择和裁剪，从而在比例、姿势、表情、照明、年龄、分辨率、遮挡和化妆方面具有高度的可变性。