在当今科技飞速发展的时代，人脸识别技术已经从科幻电影走进了我们的日常生活。通过算法来识别人脸的特征，进而判断身份、年龄和性别，这一技术正逐步改变着我们的生活方式。今天，我们就来探讨一下基于深度学习的人脸应用实例——性别年龄预测。
一、技术背景
性别年龄预测系统主要依赖于深度学习模型和计算机视觉技术。这一系统通过摄像头实时捕获视频帧，对每一帧进行人脸检测，并对检测到的人脸进行年龄和性别的预测。为了实现这一目标，我们需要加载人脸检测、年龄估计和性别识别的模型。这些模型分别通过其配置文件（如prototxt或pbtxt文件）和权重文件（如caffemodel或pb文件）进行加载。
二、模型初始化
首先，我们需要准备好所需的模型文件。这些模型文件通常可以从开源项目中找到，例如AgeGenderDeepLearning和learnopencv。以下是模型初始化的代码示例：
import cv2
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
import numpy as np # 模型文件路径
faceProto = "./model/opencv_face_detector.pbtxt"
faceModel = "./model/opencv_face_detector_uint8.pb"
ageProto = "./model/deploy_age.prototxt"
ageModel = "./model/age_net.caffemodel"
genderProto = "./model/deploy_gender.prototxt"
genderModel = "./model/gender_net.caffemodel" # 加载模型
ageNet = cv2.dnn.readNet(ageModel, ageProto)
genderNet = cv2.dnn.readNet(genderModel, genderProto)
faceNet = cv2.dnn.readNet(faceModel, faceProto)三、变量初始化与函数定义
在性别年龄预测系统中，我们需要定义一些变量和函数来辅助实现功能。例如，定义年龄段和性别选项，以及定义用于获取人脸框和绘制中文文本的函数。
# 初始化设置年龄段和性别
ageList = ['0-2岁', '4-6岁', '8-12岁', '15-20岁', '25-32岁', '38-43岁', '48-53岁', '60-100岁']
genderList = ['男性', '女性']
mean = (78.4263377603, 87.7689143744, 114.895847746) # 图像预处理时使用的均值 # 定义获取人脸框的函数
def getBoxes(net, frame): frameHeight, frameWidth = frame.shape[:2] blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1.0, (300, 300), [104, 117, 123], True, False) net.setInput(blob) detections = net.forward() faceBoxes = [] for i in range(detections.shape[2]): confidence = detections[0, 0, i, 2] if confidence > 0.7: x1 = int(detections[0, 0, i, 3] * frameWidth) y1 = int(detections[0, 0, i, 4] * frameHeight) x2 = int(detections[0, 0, i, 5] * frameWidth) y2 = int(detections[0, 0, i, 6] * frameHeight) faceBoxes.append([x1, y1, x2, y2]) cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), int(frameHeight / 150), 6) return frame, faceBoxes # 定义绘制中文文本的函数
def cv2AddChineseText(img, text, position, textColor=(0, 255, 0), textSize=30): if isinstance(img, np.ndarray): # 将OpenCV图像转换为PIL图像，并绘制中文文本，再转换回OpenCV格式 pil_img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)) draw = ImageDraw.Draw(pil_img) font = ImageFont.truetype("arial.ttf", textSize) # 确保有arial.ttf字体文件 draw.text(position, text, font=font, fill=textColor) img = cv2.cvtColor(np.array(pil_img), cv2.COLOR_RGB2BGR) return img四、主循环与预测
在主循环中，我们使用摄像头实时捕获视频帧，并对每一帧进行处理。首先，使用getBoxes函数检测人脸框，然后裁剪出人脸区域，分别使用ageNet和genderNet模型进行年龄和性别预测。最后，使用cv2AddChineseText函数将预测结果绘制在图像上。
cap = cv2.VideoCapture(0) # 打开摄像头
while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break frame, faceBoxes = getBoxes(faceNet, frame) for box in faceBoxes: x1, y1, x2, y2 = box face_img = frame[y1:y2, x1:x2].copy() blob = cv2.dnn.blobFromImage(face_img, 1, (227, 227), mean, swapRB=False) # 年龄预测 ageNet.setInput(blob) age_preds = ageNet.forward() age = ageList[age_preds[0].argmax()] # 性别预测 genderNet.setInput(blob) gender_preds = genderNet.forward() gender = genderList[gender_preds[0].argmax()] # 绘制预测结果 frame = cv2AddChineseText(frame, f"年龄: {age}", (x1, y1 - 10)) frame = cv2AddChineseText(frame, f"性别: {gender}", (x1, y1 - 30)) cv2.imshow("Prediction", frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == 27: # 按Esc键退出 break cap.release()
cv2.destroyAllWindows()五、应用场景与展望
性别年龄预测系统具有广泛的应用场景，如安全监控、移动支付、门禁系统、智能零售等。随着人工智能技术的不断发展，这一系统的识别准确率将不断提升，误报率将显著下降。同时，借助物联网技术，设备可以即时响应异常情况，增强安全保障。
然而，随着这一技术的普及，人们的个人信息安全问题也日益凸显。因此，在享受科技带来的便利的同时，我们也应该关注并保护好自己的个人隐私。
