利用图像处理进行年龄预测

在电影行业中，由于使用了许多化妆品和现代美容产品，老年人看起来像年轻人。通过观察他们的脸，我们无法轻易预测他们的原始年龄。但不用担心，Python有解决方案。

在这个项目中，我们将开发一个系统，可以检测演员的脸，并预测年龄。

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项目描述

为了预测年龄，我们将使用卷积神经网络(CNN)架构。这个CNN使用3个卷积层和2个完全连接层和一个最终输出层。

这个问题可以看作是分类问题而不是回归问题。原因是使用回归估计准确的年龄是一项具有挑战性的任务。即使是人类也不能仅仅通过看脸来预测年龄。所以，我们会尝试预测20 - 30岁或30-40岁等年龄段的人的年龄。从一张照片中很难预测一个人的年龄，因为感知到的年龄取决于许多因素。

本项目中使用的模块

OpenCVOpenCV顾名思义，是一个开源的计算机视觉库。世界杯2022赛程表比分OpenCV能够处理具有分析能力的实时图像和视频。它支持TensorFlow、Pytorch和Caffe等深度学习框架。

项目实施

要完成该项目，只需遵循以下步骤，

• 检测人脸
• 将年龄分为8个年龄组
• 用显示年龄组的图像显示输出。

年龄预测数据集:对于这个项目，我们将使用Adience数据集。这是一个面向公众开放的开源数据集。这个数据集有26580张照片和2284个主题号。它已经用性别标签将年龄分组为8(0-2、4-6、8-13、15-20、25-32、38-43、48-53、60-)。

• 检测人脸:我们将使用DNN检测人脸。我们将专门使用函数getFaceBox()来检测人脸。
• 现在我们将加载老化网络，并使用向前传递来获取年龄组。
• 将神经网络的输出显示在输入图像上，并利用imshow函数对图像进行显示。

观察

观察到，0-2、4-6、8-13和25-32岁年龄组的预测精度非常高，但输出对25-32岁年龄组的预测有严重偏差。

如果用回归模型代替分类模型、数据论证和更好的网络架构，可以进一步提高准确率。

软件要求:文本编辑器和Python3, Adience数据集。

编程语言: Python或c++

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