卷积神经网络 表情和性别分类 CNN for Emotion and Gender Classification

追随者性别分类器 :house_with_garden: 了解您的追随者的性别！ 一个支持我的论文的project 。 介绍 目的是确定您的Instagram关注者中有多少是男性/女性。 由几部分组成： 使用socketio, flask, html & javascript构建的前端 和4种不同的分类器算法实现：xgboost，支持向量机，朴素贝叶斯和adaboost 快速存储库概述 使用sklearn库实现AdaBoost。 Flask应用程序的主要入口点（此项目）。 数据转储或保存的泡菜文件。 你知道...截图。 使用nltk库实现朴素贝叶斯算法。 使用sklearn库实现支持向量机算法。 支持该项目的第三方相关库。 使用xgboost库实现eXtreme梯度增强算法。 屏幕截图 入门 export IG_USERNAME= export IG_PASSWORD= # To limit the number of processed comments data: # follower_limit x media_per_follower x comme

Deepface 是一个用于 python 的轻量级人脸识别和人脸属性分析（年龄、性别、情感和种族）框架。它是一个混合人脸识别框架，包含模型：VGG-Face、Google FaceNet、OpenFace、Facebook DeepFace、DeepID、ArcFace和。DlibSFace 该文件来自： https://github.com/serengil/deepface_models/releases/download/v1.0/gender_model_weights.h5

Age_Gender_CNN_Tensorflow 使用CNN预测年龄与性别 感谢： 使用tensornets作为预训练模型：

age-gender-estimation, 用于年龄和性别估计的CNN网络的Keras实现 年龄和性别估计这是CNN的一个Keras实现，用于估计来自一个人脸图像 [1, 2 ]的年龄和性别。 在培训中，使用数据集 。[ jul 。5，2018 ]，UTKFace数据集可以用于训练。添加了AppA真实数据集的[ apr 。

matlab录入语音信号代码在Matlab中使用语音信号进行性别识别 这是一个使用实时语音信号识别一个人的性别的项目。 在这里，我们首先通过执行不同的信号处理技术从语音信号中提取了三个基本特征，即零交叉电平，短能级和基本频率，当然，我们还设计了滤波器来去除噪声。 输入：人声信号 输出：显示男性或女性 在这里，您有两个Matlab代码文件，一个用于特征特征提取，另一个用于使用已识别特征的性别识别。 在matlab代码模拟器中下载并运行这两个代码。 未来的工作： 您可以增加功能数量以获得更准确的结果。

Tensorflow 年龄和性别识别(Age&Gender)-附件资源

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。

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