基于深度学习模型的人脸性别识别方法研究

资 源 简 介

基于深度学习模型的人脸性别识别方法研究

详 情 说 明

人脸性别识别是计算机视觉领域的经典任务之一。深度学习技术的兴起显著提升了该任务的准确率和鲁棒性。当前主流方法主要基于卷积神经网络（CNN）架构，通过端到端的学习方式自动提取人脸特征并完成性别分类。

典型的处理流程包含三个关键环节：首先是人脸检测与对齐，利用MTCNN等网络精确定位面部区域；其次是特征提取阶段，多采用改进的ResNet或MobileNet等轻量化网络；最后通过全连接层和softmax函数输出性别概率。值得注意的是，当前最优模型在LFW等公开测试集上准确率已超过98%。

该方法存在两个主要技术挑战：一是需要处理光照、姿态等现实场景中的变量，二是模型轻量化以适应移动端部署。解决方案包括采用注意力机制增强关键特征，以及使用知识蒸馏等技术压缩模型规模。未来发展方向可能聚焦于多模态融合和少样本学习等前沿技术。