实时人脸检测与年龄性别识别系统概述

基于 OpenCV 和深度学习的实时人脸检测与年龄性别识别系统能够通过摄像头或视频流实时检测人脸，并预测性别与年龄范围。该系统结合了 OpenCV 的计算机视觉能力和深度学习模型的分类性能，适用于安防、零售分析、智能交互等场景。

系统架构

1. 人脸检测模块：使用 OpenCV 的 DNN 模块加载预训练的人脸检测模型（如 Caffe 或 TensorFlow 格式）。
2. 年龄与性别识别模块：基于卷积神经网络（CNN）的预训练模型（如 Adience 或 UTKFace 数据集训练的模型）。
3. 实时处理流水线：通过 OpenCV 捕获视频流，逐帧处理并叠加预测结果。

核心代码实现

1. 加载预训练模型

系统需要加载两个模型：

• 人脸检测模型：OpenCV 提供的 Caffe 模型（如 deploy.prototxt 和 res10_300x300_ssd_iter_140000_fp16.caffemodel）。
• 年龄性别识别模型：基于 Caffe 的 age_net.caffemodel 和 gender_net.caffemodel。

import cv2

# 加载人脸检测模型
face_proto = "deploy.prototxt"
face_model = "res10_300x300_ssd_iter_140000_fp16.caffemodel"
face_net = cv2.dnn.readNetFromCaffe(face_proto, face_model)

# 加载年龄和性别模型
age_proto = "age_deploy.prototxt"
age_model = "age_net.caffemodel"
age_net = cv2.dnn.readNet