基于深度学习ResNet模型的性别与年龄预测方法设计与实现.pdf
湖南商务职业技术学院毕业设计
目录
1引言1
1.1项目背景和意义1
1.2项目的目的和目标1
2相关技术与工具介绍2
2.1深度学习模型概述2
2.2目标检测技术介绍3
2.3Web框架技术3
2.4开发环境与工具4
2.4.1Python简介4
2.4.2PyCharm开发工具的简介5
2.4.3第三方库简介5
2.4.4Pytorch深度学习框架6
3方法设计与实现7
3.1数据集收集与预处理7
3.1.1数据集的获取7
3.1.2数据集预处理7
3.2深度学习模型选择与设计9
3.2.1深度学习模型的选择9
3.2.2模型的设计10
3.3模型的编译与训练12
3.4模型的评估与优化14
3.4.1模型的评估14
3.4.2模型的优化15
3.5前端设计与实现16
3.5.1系统前端设计16
3.5.2设计效果展示及分析17
4小结17
I
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参考资料19
II
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基于深度学习ResNet模型的性别与年龄预测方法设
计
1引言
1.1项目背景和意义
基于深度学习ResNet模型的性别与年龄预测方法的设计与实现项目，在现
实生活中具有深厚的背景和重要的意义。随着人工智能技术的快速发展，特别是
在计算机视觉和深度学习领域的突破，人们越来越关注如何利用这些技术来解
决实际问题。性别与年龄预测作为人脸识别技术的一个重要应用，不仅在日常生
活中有着广泛的应用，如智能监控、人机交互、社交媒体等，还在公共安全、广
告推荐等领域发挥着重要作用。
在现实生活中，性别与年龄预测的需求日益凸显。例如，在智能监控系统中，
通过对监控视频中的人物进行性别和年龄预测，可以帮助警方更有效地锁定犯
罪嫌疑人，提高破案效率。在社交媒体上，根据用户的性别和年龄信息，可以为
用户提供更加个性化的内容推荐，提升用户体验。此外，在广告营销中，了解目
标受众的性别和年龄分布，有助于精准投放广告，提高广告效果。
ResNet模型作为深度学习领域的一种经典网络结构，具有强大的特征提取
能力，特别适合于处理图像数据。通过训练ResNet模型来进行性别与年龄预测，
可以充分利用其强大的特征学习能力，从图像中提取出与性别和年龄相关的特
征，从而实现准确的预测。
综上所述，基于深度学习ResNet模型的性别与年龄预测方法的设计与实现
项目，不仅具有深厚的现实背景，还具有重要的实际意义和应用价值。通过该项
目的实施，不仅可以推动人工智能技术在计算机视觉领域的发展，还可以为现实
生活中的多个领域提供有力的技术支持，推动社会的智能化进程。
1.2项目的目的和目标
项目的目的是利用深度学习技术，特别是ResNet模型，设计并实现一个能
够自动预测人脸图像中人物的性别和年龄的系统。通过这一项目，我们期望能够
解决现实世界中对于快速、准确识别人物属性的需求，如智能监控、广告推荐和
社交媒体个性化服务等。
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在实现这一目标的过程中，我构建一个功能完善的系统，该系统能够接收并
处理