测试环境 vs2019 netframework4.7.2或者netframework4.8 ViewFaceCore 博客地址： blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/135437180 视频演示： bilibili.com/video/BV1eK411x7wo/

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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

机器学习实战 鲍鱼年龄预测 knn svm 逻辑回归 有代码可运行 机器学习实战 鲍鱼年龄预测 knn svm 逻辑回归 有代码可运行

人脸年龄预测数据集.zip

压缩包内包括：matlab编写的BP神经网络代码（这里用的是单隐藏层）（代码大体有释义）+训练数据+BP神经网络关键原理及代码对照

此资源基于caffe，用于年龄性别表情预测的caffemodel， prototxt，binaryproto文件，以及标签文件。

wwu-ki_brainage 使用卷积神经网络（CNN）进行大脑年龄预测的教程 培训和评估是使用fastai_scans（ ）完成的，fastai是与3d医学图像配合使用的fastai扩展。 安装 1.）创建一个新的conda环境，安装Python 3.6并激活它 conda create -n wwuki_brainage python=3.6; conda activate wwuki_brainage 2.）在环境中安装pip conda install pip 3.）使用pip在该conda环境中安装软件包（将USER替换为您的用户名，将CONDA_DIR替换为.conda替换为Anaconda，将miniconda替换为miniconda）。 /home/USER/CONDA_DIR/envs/wwuki_brainage/bin/pip install git+git

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

1.年龄检测 论文地址：《Age and Gender Classification using Convolutional Neural Networks》 论文作者提出了一个简单的类似AlexNet的网络结构，该网络总共学习了8个年龄段： 0-2 4-6 8-12 15-20 25-32 38-43 48-53 60-100 注意：这些年龄段不是连续的 首先，要搞懂检测年龄适合用回归还是用分类来做 举个栗子： 1. 回归 2. 分类 年龄预测是基于面部外观，有的人保养的好，显得年轻，实际年龄与测得会有差别。在不结合其它有关信息作推断情况下，网络模型很难预测到实际的真实年龄。若看作是回