人脸属性识别系统的设计与实现

摘要

目前,精确地进行人脸识别在现实场景中得到了大量的应用,如监控、门禁等,而只针对人脸属性进行的识别在娱乐、安防和社交媒体领域同样有着广泛的应用.因此,基于深度卷积神经网络MTCNN进行人脸检测,基于Resnet50网络进行人脸属性的识别,同时使用Python语言设计开发实现人脸属性识别应用界面的系统.通过数据实验,该系统使用基于深度卷积神经网络的人脸属性识别模型在性别、年龄以及种族属性的识别上准确率分别达到了 97.32％、71.64％及92.13％,同时人脸属性识别应用系统能够稳定地运行,具有一定的应用价值.