【机器学习实战入门】使用OpenCV进行性别和年龄检测
Gender and Age Detection Python 项目
首先，向您介绍用于此高级 Python 项目的性别和年龄检测中的术语：
什么是计算机视觉？
计算机视觉是一门让计算机能够像人类一样观察和识别数字图像和视频的学科。它面临的挑战大多源于对生物视觉有限的了解。计算机视觉涉及获取、处理、分析和理解数字图像，旨在从现实世界中提取高维数据，从而生成可用来做决策的符号或数值信息。该过程通常包括物体识别、视频跟踪、运动估计和图像修复等实践。
什么是 OpenCV？
OpenCV 代表开源计算机视觉库，顾名思义，它是一个开源的计算机视觉和机器学习库。该库能够处理实时图像和视频，同时拥有强大的分析功能。它支持 TensorFlow、Caffe 和 PyTorch 等深度学习框架。
什么是 CNN？
卷积神经网络是一种常用于图像识别和处理的深层神经网络（DNN），有时也用于自然语言处理（NLP）。又称为 ConvNet，CNN 包含输入层和输出层，以及多个隐藏层，其中许多层都是卷积层。在某种程度上，CNN 可以看作是经过正则化的多层感知器。
Gender and Age Detection Python 项目 - 目标
构建一个能够使用 Adience 数据集上的深度学习技术大致猜测出图片中人脸的性别和年龄的检测器。
性别和年龄检测 - 关于项目
在这个 Python 项目中，我们将使用深度学习准确地从单张人脸图像中识别出一个人的性别和年龄。我们将使用 Tal Hassner 和 Gil Levi 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) （最终的 softmax 层有 8 个节点）。由于化妆、光线、阻挡物和面部表情等因素的影响，单凭一张图像很难准确预测一个人的确切年龄。因此，我们将问题转化为分类问题，而不是回归问题。
CNN 架构
此 Python 项目的卷积神经网络架构包括 3 个卷积层：
- 卷积层&