Age-Gender-Estimate-TF
Age-Gender-Estimate-TF 是一款基于 TensorFlow 和卷积神经网络（CNN）的开源项目，专注于从人脸图像中自动估算年龄与性别。它有效解决了传统方法在处理多人场景或复杂光照下识别准确率不足的痛点，能够一次性检测并对齐图片中的多张人脸，随后输出精准的属性预测结果。
该工具主要适合开发者、人工智能研究人员以及对计算机视觉感兴趣的技术爱好者使用。对于希望快速构建人脸识别应用原型，或需要研究面部特征提取算法的用户来说，这是一个极具参考价值的起点。普通用户若具备基础的 Python 环境配置能力，也可通过简单命令体验其功能。
在技术实现上，Age-Gender-Estimate-TF 采用了经典的“两步走”策略：首先利用 dlib 库进行高效的人脸检测与关键点校准，确保输入数据的规范性；随后接入基于 Inception-ResNet-v1 架构改进的 FaceNet 深度网络进行特征提取与分类。项目不仅提供了完整的训练流程支持（包括大规模数据集如 IMDB-WIKI 的 TFRecords 转换脚本），还兼容预训练权重加载，显著降低了复现门槛。此外，它支持多核 CPU 并行处理数据预处理，并可选配 GPU 加速训练与推理，兼顾了效率与灵活性。尽管部分代码对 Python 3 的兼容性需手动调整，但其清晰的模块化设计依然使其成为面部属性分析领域一个扎实可靠的基准方案。
使用场景
某电商平台的运营团队需要分析线下门店监控视频中顾客的年龄与性别分布，以优化商品陈列和广告投放策略。
没有 Age-Gender-Estimate-TF 时
- 人工统计耗时费力，分析师需逐帧观看视频并手动记录，处理一小时视频往往需要数天时间。
- 主观判断误差大，不同人员对“青年”或“中年”的界定标准不一，导致数据一致性差。
- 无法实时响应，滞后的统计数据难以支持当日的营销活动调整，错失最佳推广时机。
- 难以处理多人场景，面对拥挤画面中重叠的人脸，人工极易漏记或重复计数。
使用 Age-Gender-Estimate-TF 后
- 自动化批量处理，利用 dlib 检测对齐结合深度 CNN 模型，几分钟内即可完成海量视频帧的分析。
- 量化标准统一，算法基于训练好的 FaceNet 架构输出客观的年龄段和性别标签，消除人为偏见。
- 支持实时推断，可部署在边缘设备上对进店客流进行即时画像，辅助动态调整电子屏广告内容。
- 多目标并发识别，能够同时精准框选并估算画面中多张人脸的属性，显著提升复杂场景下的覆盖率。
Age-Gender-Estimate-TF 将原本依赖人力的模糊定性观察，转化为高效、客观且可量化的数据资产，直接驱动商业决策的智能化升级。
运行环境要求
- Linux
可选（训练和测试时可通过 --cuda 标志启用），未说明具体型号、显存大小及 CUDA 版本
未说明
快速开始
基于卷积神经网络和TensorFlow的人脸年龄与性别估计
更新：有用户反馈在Python 3环境下存在一些兼容性问题，建议使用Python 2，或者手动调整部分代码。
这是一个基于TensorFlow实现的人脸年龄与性别估计项目。首先使用dlib库检测并对齐图像中的人脸，然后利用深度卷积神经网络（CNN）来预测年龄和性别。如下面所示，该项目可以同时处理一张图片中的多个人脸。
依赖项
该项目的依赖项如下，并已在CentOS 7系统上使用Python 2.7.14进行了测试：
- tensorflow==1.4
- dlib==19.7.99
- cv2
- matplotlib==2.1.0
- imutils==0.4.3
- numpy==1.13.3
- pandas==0.20.3
使用方法
生成tfrecords文件
为了训练自己的模型，您需要先下载imdb或wiki数据集，并将其解压到data目录下。解压后的文件结构应如下所示：
/path/to/project/data/imdb_crop/00/somepictures
/path/to/project/data/imdb_crop/01/somepictures
....
/path/to/project/data/imdb_crop/99/somepictures
随后，您可以运行以下命令将图像转换为tfrecords格式：
python convert_to_records_multiCPU.py --imdb --nworks 8
其中，--imdb表示使用imdb数据集，--nworks 8表示使用8个CPU核心并行进行转换。由于我们需要先检测并对齐图像中的人脸，这一步骤较为耗时，因此建议尽可能多地使用CPU核心。以Intel E5-2667 v4处理器为例，该处理器拥有32个核心，整个过程大约需要50分钟。
训练模型
成功将图像转换为tfrecords后，您应该会得到如下路径下的文件：
/path/to/project/data/train/train-000.tfrecords
......
/path/to/project/data/test/test-000.tfrecords
......
目前，我们的深度CNN采用了FaceNet架构，基于inception-resnet-v1提取特征。为了加快训练速度，我们使用了来自此项目的预训练模型权重，并将其转换为适用于本项目的格式。您可以从这里或这里下载转换后的预训练Facenet权重检查点，并将其解压到models目录下。
/path/to/project/models/checkpoint
/path/to/project/models/model.ckpt-0.data-00000-of-00001
/path/to/project/models/model.ckpt-0.index
/path/to/project/models/model.ckpt-0.meta
注意： 此步骤是可选的，您也可以从头开始训练模型。
要开始训练，运行以下命令：
python train.py --lr 1e-3 --weight_decay 1e-5 --epoch 6 --batch_size 128 --keep_prob 0.8 --cuda
注意： 使用--cuda标志将启用GPU加速进行训练。
使用TensorBoard可视化训练过程：
tensorboard --logdir=./train_log
测试模型
您可以通过以下命令在测试集上测试所有已训练的模型：
python test.py --images "./data/test" --model_path "./models" --batch_size 128 --choose_best --cuda
--cuda标志表示在测试时使用GPU。--choose_best表示测试所有已训练的模型，并返回表现最好的一个。如果您只想测试最新保存的模型，则无需使用此标志：
python test.py --images "./data/test" --model_path "./models" --batch_size 128 --cuda
单张图片演示
如果您只想在自己的图片上测试模型，可以运行以下命令：
python eval.py --I "./demo/demo.jpg" --M "./models/" --font_scale 1 --thickness 1
--I标志指定了您的图片路径。如果图片上的文本标签太小或太大，您可以调整--font_scale 1和--thickness 1来改变文本的大小和厚度。
我们还提供了一个预训练好的模型，您可以从这里或这里下载，并将其解压到models目录下。
网络摄像头输入
首先从这里或这里下载预训练模型，并将其解压到models目录下。
为了从网络摄像头获取图像，您可能需要卸载现有的cv2库，并按照此教程从源码安装OpenCV，以避免在运行以下命令时出现问题：
python demo.py
待办事项
- 项目初版
- 代码审查并添加提交记录
- 添加README文档
- 添加使用网络摄像头图片的示例
参考文献与致谢
该项目是我浙江大学机器学习课程的一个课堂项目，参考了以下论文和代码：
- Rothe R, Timofte R, Van Gool L. Dex: Deep expectation of apparent age from a single image[C]//Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision Workshops. 2015: 10-15.
- Rothe R, Timofte R, Van Gool L. Deep expectation of real and apparent age from a single image without facial landmarks[J]. International Journal of Computer Vision, 2016: 1-14.
- IMDB-WIKI – 500k+ face images with age and gender labels
- yu4u/age-gender-estimation
- davidsandberg/facenet
- Face Alignment with OpenCV and Python
常见问题
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