【计算机视觉40例】案例40：识别性别与年龄

【导读】本文是专栏《计算机视觉40例简介》的第40个案例《识别性别与年龄》。该专栏简要介绍李立宗主编《计算机视觉40例——从入门到深度学习（OpenCV-Python）》一书的40个案例。

目前，该书已经在电子工业出版社出版，大家可以在京东、淘宝、当当等平台购买。

大家可以在公众号“计算机视觉之光”回复关键字【案例40】获取本文案例的源代码及使用的测试图片等资料。

针对本书40个案例的每一个案例，分别录制了介绍视频。如果嫌看文字版麻烦，可以关注公众号“计算机视觉之光”直接观看视频介绍版。

本文简要介绍了本案例的一些基础知识，更详细的理论介绍、代码实现等内容请参考《计算机视觉40例简介》第28章《人脸识别应用案例》以获取更详细信息。

识别年龄和性别是一个有趣的应用，在很多场合我们都可以看到该应用。本文中，我们使用OpenCV自带的人脸检测器及Levi等人设计的卷积神经网络模型识别人脸对应的年龄和性别。

Levi等人在《Age and Gender Classification Using Convolutional Neural Networks》中提出了一种训练数据有限时也具有较好性能的卷积神经网络。其提出的网络模型如图1所示，它包含三个卷积层和两个全连接层。第一个卷积层包含 96 个7×7像素的卷积核，第二个卷积层包含 256 个 5×5 像素的卷积核，第三个卷积层包含 384 个3×3像素的卷积核。卷积层后面的两个全连接层，每个层包含 512 个神经元。最后的输出是每个分类所对应的标签。

图1 网络结构

其具体结构如图2所示，在第一个卷积层和第二个卷积层的后面都有ReLU层、最大池化层、局部响应归一化层 (Local Response Normalization，LRN) 。在第三个卷积层的后面仅有ReLU层、最大池化层。全连接层都具有512个神经元，第一个全连接层接收第三个卷积层的输入，第二个全连接层接收第一个全连接层的512个输出作为输入，两个全连接层后面都伴有ReLU层、随机失活（dropout）层。最后的输出是所有年龄、性别所对应的分类标签。

图2 具体结构

Levi等针对该论文在github上提供了官方网页，可以下载相应的实现代码和训练好的模型，本节使用的模型即来源于其官方网页。

识别年龄和性别核心代码：

# ========自定义函数，获取人脸包围框===============def getBoxes(net, frame):frameHeight, frameWidth = frame.shape[:2]  # 获取高度、宽度# 将图像（帧）处理为DNN可以接收的格式blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1.0, (300, 300),[104, 117, 123], True, False)# 调用网络模型，检测人脸net.setInput(blob)detections = net.forward() # faceBoxes存储检测到的人脸faceBoxes = []for i in range(detections.shape[2]):confidence = detections[0, 0, i, 2]if confidence > 0.7:  #筛选一下，将置信度大于0.7侧保留，其余不要了           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])  # 人脸框的坐标# 绘制人脸框cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2),(0, 255, 0), int(round(frameHeight / 150)),6) # 返回绘制了人脸框的帧frame、人脸包围框faceBoxesreturn frame, faceBoxes# ==========循环读取每一帧，并处理=========cap = cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW)   #装载摄像头while True:# 读一帧_, frame = cap.read()# 做个镜像处理，左右互换(避免和照镜子一样是反的)# frame = cv2.flip(frame, 1)# 调用函数getFaceBox，获取人脸包围框、绘制人脸包围框（可能多个）frame, faceBoxes = getBoxes(faceNet, frame)if not faceBoxes:  #没有人脸时检测下一帧，后续循环操作不再继续。print("当前帧内不存在人脸")continue#  遍历每一个人脸包围框for faceBox in faceBoxes:# 处理frame，将其处理为符合DNN输入的格式blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1.0, (227, 227),mean)# 调用模型，预测性别genderNet.setInput(blob)  genderOuts = genderNet.forward()  gender = genderList[genderOuts[0].argmax()]  # 调用模型，预测年龄ageNet.setInput(blob)ageOuts = ageNet.forward()age = ageList[ageOuts[0].argmax()]# 格式化文本（年龄、性别）result = "{},{}".format(gender, age)# 输出性别和年龄cv2.putText(frame, result, (faceBox[0], faceBox[1] - 10),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (0, 255, 255), 2,cv2.LINE_AA)        # 显示性别、年龄cv2.imshow("result", frame)# 按下Esc键，退出程序if cv2.waitKey(1) == 27:break

运行程序，程序运行结果如图3所示。

图3 运算结果

在《计算机视觉40例——从入门到深度学习（OpenCV-Python）》第28章《人脸识别应用案例》中详细介绍了人脸表情识别、驾驶员疲劳监测、易容术、识别性别与年龄等案例。

《计算机视觉40例——从入门到深度学习（OpenCV-Python）》在介绍Python基础、OpenCV基础、计算机视觉理论基础、深度学习理论的基础上，介绍了计算机视觉领域内具有代表性的40个典型案例。这些案例中，既有传统的案例（数字识别、答题卡识别、物体计数、缺陷检测、手势识别、隐身术、以图搜图、车牌识别、图像加密、指纹识别等），也有深度学习案例（图像分类、风格迁移、姿势识别、实例分割等），还有人脸识别方面的案例（表情识别、驾驶员疲劳监测、识别性别与年龄等）。

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