Tensorflow 年龄和性别识别(Age&Gender)-附件资源

电子游戏年龄分级查询器 此脚本用于从以下来源获取视频游戏的年龄分级：ESRB，PEGI，CommonSenseMedia。这将有助于父母就特定游戏适合的年龄做出明智的决定。 输入：->电子游戏标题。 Terraria 输出：->结果列表ESRB T PEGI 12 CSM-parents 9+ CSM-kids 9+ 先决条件 该程序使用“ BeautifulSoup”，“ requests”，“ selenium”的外部依赖关系。可以通过运行以下命令来安装这些库：pip install -r requirements.txt另外，您还需要chromeDriver来从ESRB获取数据。有关更多详细信息，请参见： : 如何运行脚本 ->安装要求。 ->运行以下命令：python gui.py ->输入游戏标题->点击“获取评分”按钮 作者

包含FG-Net Age dataset数据,已经安装年龄,将图片保存在各自的年龄目录下

性别和年龄检测 客观的 ： 建立一个性别和年龄检测器，可以大致猜测图片或网络摄像头中人（脸）的性别和年龄。 关于该项目 ： 在此Python项目中，我使用深度学习从一张脸部图像中准确识别一个人的性别和年龄。 我使用了由训练的模型。 预测的性别可能是“男性”和“女性”之一，预测的年龄可能是以下范围之一-（0 – 2），（4 – 6），（8 – 12），（15 – 20） ，（25 – 32），（38 – 43），（48 – 53），（60 – 100）（最后一个softmax层中的8个节点）。 由于化妆，光线，障碍物和面部表情等因素，很难从一张图像中准确猜测出正确的年龄。 因此，我将其设为分类问题，而不是使其成为回归之一。 数据集： 对于这个python项目，我使用了Adience数据集； 数据集在公共领域可用，您可以在找到它。 该数据集可作为面部照片的基准，并包含各种现实世界中的成像

现有的生物识别系统识别并接受一个人，否则如果没有登记就直接拒绝一个人。 这些系统不提供搜索冒名顶替者所需的人的软件属性。 在此背景下，本文所阐述的工作是为了展示一个人在虹膜识别时的年龄和性别属性。 我们提出了用于年龄估计的深度卷积神经网络和用于虹膜性别预测的预训练深度 CNN AlexNet 和 GoogLeNet。 采用深度学习预训练网络从虹膜图像中提取特征。 此外，这些特征使用多类 SVM 模型进行训练和分类，以评估系统的性能。 实验结果证明“虹膜具有年龄和性别相关信息”的假设是正确的。

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使用Python机器学习进行年龄检测 使用Kaggle的收入评估数据集进行年龄检测 用于训练模型的值输入值：-“性别”，“工作类别”，“教育”，“婚姻状况”，“职业”，“关系”，“每周工作时间”，“本国”， '收入'，'Col1'，'Col2'，'Col3'，'Col4'，'Col5'输出-年龄 机器学习算法：从sklearn.svm导入随机森林分类器 来自sklearn.metrics的precision_score以计算模型的准确性

该caffe.model适用于opencv入门学习中的实验教程，主要完成性别和年龄的预测，下面是参考教程：https://blog.csdn.net/Haiqiang1995/article/details/90113486

文章《JavaCV的摄像头实战之十二：性别与年龄检测》中的代码用到的文件，包括：人脸检测模型、性别检测配置和模型、年龄检测的配置和模型