通过深度学习和人脸图像进行年龄段估计matlab仿真

目录

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

3.部分核心程序

4.算法理论概述

4.1深度学习网络

4.2 人脸特征提取

4.3 回归模型构建

5.算法完整程序工程


1.算法运行效果图预览

通过深度学习和人脸图像进行年龄段估计matlab仿真_第1张图片

通过深度学习和人脸图像进行年龄段估计matlab仿真_第2张图片通过深度学习和人脸图像进行年龄段估计matlab仿真_第3张图片

通过深度学习和人脸图像进行年龄段估计matlab仿真_第4张图片

2.算法运行软件版本

MATLAB2022a

3.部分核心程序

.....................................................

% 对测试集进行分类预测
[Predicted_Label, Probability] = classify(net, Resized_Testing_Dataset);
% 计算分类准确率
accuracy = mean(Predicted_Label == Testing_Dataset.Labels);
% 随机选择一些图像进行可视化
index = randperm(numel(Resized_Testing_Dataset.Files), 48);
figure

for i = 1:16
    subplot(4,4,i)
    I = readimage(Testing_Dataset, index(i));% 从测试数据集中读取图像
    imshow(I)% 预测的标签
    label = Predicted_Label(index(i));
 
    if double(label) == 1
       title(['年龄段估计:','中年人']);
    end
    if double(label) == 2
       title(['年龄段估计:','婴幼儿']);
    end
    if double(label) == 3
       title(['年龄段估计:','少年']);
    end
    if double(label) == 4
       title(['年龄段估计:','老年']);
    end
    if double(label) == 5
       title(['年龄段估计:','青少年']);
    end
    if double(label) == 6
       title(['年龄段估计:','青年']);
    end
end


figure
for i = 1:16
    subplot(4,4,i)
    I = readimage(Testing_Dataset, index(i+16));% 从测试数据集中读取图像
    imshow(I)% 预测的标签
    label = Predicted_Label(index(i));
 
    if double(label) == 1
       title(['年龄段估计:','中年人']);
    end
    if double(label) == 2
       title(['年龄段估计:','婴幼儿']);
    end
    if double(label) == 3
       title(['年龄段估计:','少年']);
    end
    if double(label) == 4
       title(['年龄段估计:','老年']);
    end
    if double(label) == 5
       title(['年龄段估计:','青少年']);
    end
    if double(label) == 6
       title(['年龄段估计:','青年']);
    end
end


figure
for i = 1:16
    subplot(4,4,i)
    I = readimage(Testing_Dataset, index(i+32));% 从测试数据集中读取图像
    imshow(I)% 预测的标签
    label = Predicted_Label(index(i));
 
    if double(label) == 1
       title(['年龄段估计:','中年人']);
    end
    if double(label) == 2
       title(['年龄段估计:','婴幼儿']);
    end
    if double(label) == 3
       title(['年龄段估计:','少年']);
    end
    if double(label) == 4
       title(['年龄段估计:','老年']);
    end
    if double(label) == 5
       title(['年龄段估计:','青少年']);
    end
    if double(label) == 6
       title(['年龄段估计:','青年']);
    end
end
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4.算法理论概述

       随着计算机视觉和人工智能技术的快速发展,基于人脸图像的年龄估计成为了研究热点之一。通过深度学习和人脸图像分析技术,我们可以有效地从人脸图像中提取出年龄相关的特征,进而实现年龄段估计。

4.1深度学习网络

       卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种专门用于处理图像数据的深度学习模型。其基本结构包括卷积层(Convolutional Layer)、池化层(Pooling Layer)和全连接层(Fully Connected Layer)。卷积层用于提取图像中的局部特征,池化层用于降低数据维度,而全连接层则用于整合特征并进行分类或回归。

通过深度学习和人脸图像进行年龄段估计matlab仿真_第5张图片

4.2 人脸特征提取

       在年龄段估计任务中,首先需要从人脸图像中提取出与年龄相关的特征。这通常通过训练一个深度卷积神经网络来实现。网络首先对输入的人脸图像进行多层次的卷积和池化操作,以提取出不同层次的特征。然后,通过全连接层将这些特征整合为一个固定长度的特征向量,作为后续年龄回归模型的输入。

4.3 回归模型构建

       年龄段估计本质上是一个回归问题,即根据提取出的人脸特征来预测对应的年龄段。常见的回归模型包括线性回归、岭回归、支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)等。在深度学习中,通常使用全连接神经网络作为回归模型。

5.算法完整程序工程

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