深度监控显示器面部情感年龄性别识别系统 计算机视觉模块，用于在任何给定的图像，视频或实时网络摄像头中检测人的情绪，年龄和性别。 开发了一个定制的VGG16模型，并对从Kaggle和IMDB下载的开源面部数据集进行了训练。 OpenCV，dlib和keras用于辅助面部检测和视频处理。 最终系统可以通过任何给定的图像，视频或实时网络摄像头检测人们的情绪，年龄和性别。 屏幕截图 在任何图像中检测情绪，年龄，性别！ 在任何视频中检测情绪，年龄，性别！ 在网络摄像头中检测情绪，年龄，性别！ 技术概念 V

面部情感性别年龄检测 使用Python3的机器学习和深度学习功能来检测人的面部，情绪，性别和年龄。

面部分析：Lite Detector 2D（Python API） 介绍 facialAnalysisLiteDetection2D模块使用tensorflow ， cvlib和openCV python API。 该模块使用预先训练的模型分析人脸，并添加人脸分析以预测某些特征，例如性别，年龄和情感。 还可以使用YARP在处理前和处理后发送视频源。 还YARP源视频，例如输入。 此模块还将检测结果发布到YARP端口。 训练有素的模型 facialAnalysisLiteDetection2D需要

深脸 Deepface是python的轻量级和面部属性分析（，，和）框架。 它是一个混合的人脸识别框架，其中包含了最先进的模型： ， ， ， ， ， 和 。 该库主要基于Keras和TensorFlow。 安装 安装deepface的最简单方法是从下载。 pip install deepface 人脸识别 现代包括四个常见阶段： ， ，和。 Deepface在后台处理所有这些常见阶段。 您只需使用一行代码即可在其界面中调用其验证，查找或分析功能。 人脸验证- deepface界