PAN 2018，作者分析任务（pan18ap） 渥太华大学自然语言处理实验室的参与在的 我们的模型是文本分类中表现最好的模型，在英语，西班牙语和阿拉伯语数据集上的准确度分别为0.8221、0.82和0.809。 考虑到文本和图像分类以及所有三个数据集的组合，我们的模型在23个团队中排名第二。 我们在Twitter中进行性别识别的方法仅利用文本信息，包括推文预处理，功能构建，使用潜在语义分析（LSA）进行的降维以及分类模型构建。 我们提出了一种线性支持向量机（SVM）分类器，具有不同类型的单词和字符n-gram作为特征。 内容 入门：PAN共享任务的初学者指南 安装 引文 如果我们的代码对您有用，请不要忘记引用我们的论文： Daneshvar，S.，＆Inkpen，D.（2018年）。 。 CLEF 2018上用于PAN的笔记本。CEUR研讨会论文集，2125，1-10。 动机 您之所以在这里，可能是由于以下原因之一： 您是的参与者，正在寻找在过去几年中对该任务的其他参与者有效的方法。 您是机器学习和自然语言处理的狂热者，正在寻找一些入门代码来尝试一些NLP和ML实

这是年龄性别预算识别Android APP Demo，只安装在安卓手机，实时检测和识别 年龄性别预测1：年龄性别数据集说明(含下载地址)https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/135127124 年龄性别预测2：Pytorch实现年龄性别预测和识别(含训练代码和数据)https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/135556789 年龄性别预测3：Android实现年龄性别预测和识别(含源码，可实时预测)https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/135556824 年龄性别预测4：C/C++实现年龄性别预测和识别(含源码，可实时预测)https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/135556843

1、代码包含resnet系列网络源码，如resnet18、resnet34、resnet50、resnet101等。 2、代码中已训练好的模型是基于resnet18，模型是cpu训练 3、使用的深度学习框架为pytorch，建议版本为1.7以上 4、资源附有训练使用的男女人脸图片数据集，已划分为训练集与验证集 5、训练模型较好，精度很高，不仅可以训练，还可以预测，预测结果以弹窗形式展示，演示效果好！ 【备注】该代码模型适合深度学习初学者入门、代码简单易懂，结构清晰，单个py文件调试也方便。有很好的借鉴学习价值！

卷积神经网络根据人脸图像进行性别识别

基于深度学习框架ONNX的人脸识别系统，包含了使用图片路径进行识别、使用摄像头进行识别、提供Web接口的识别。 包含人脸检测、人脸识别、年龄性别识别、人脸关键点识别

面部图像中的性别识别是安全，零售广告和营销领域的重要应用。 我们提出了一种基于 COSFIRE 过滤器的用于性别识别的新描述符。 COSFIRE 滤波器是可训练的，因为它的选择性是在自动配置过程中确定的，该过程分析给定的感兴趣的原型模式。 我们在一个名为 GENDER-FERET 的新数据集上证明了所提出的方法的有效性，该数据集有 474 个训练和 472 个测试样本，准确率达到 93.7%。 它也优于依靠手工功能和分类器集成的方法。 此外，我们通过使用野外标记人脸（LFW）数据集的图像来训练我们的分类器和用于评估的 GENDER-FERET 数据集的测试图像来执行另一个实验。 该实验证明了所提出方法的泛化能力，并且它也优于两个商业库，即 Face++ 和 Luxand。 由于特征的随机选择，您使用此脚本获得的识别率可能与论文中报告的不完全相同。 但是，它应该非常接近。 请在运行代码之前阅

基于机器学习的人脸图像性别识别分类项目源码（机器学习大作业+毕业设计）。 文件说明 GenderRecognition.ipynb - 包含运行结果的交互式Jupyter Notebook run.py - 纯Python代码 save_weights.h5 - 训练2000轮后的权重，可复现最佳预测结果 submission.csv - 输出的预测结果 trial.txt - 使用最佳模型预测训练集，对训练集所做的修改 Jupyter Notebook Preview.html/Jupyter Notebook Preview.pdf - 运行结果，内容同GenderRecognition.ipynb

matlab录入语音信号代码在Matlab中使用语音信号进行性别识别 这是一个使用实时语音信号识别一个人的性别的项目。 在这里，我们首先通过执行不同的信号处理技术从语音信号中提取了三个基本特征，即零交叉电平，短能级和基本频率，当然，我们还设计了滤波器来去除噪声。 输入：人声信号 输出：显示男性或女性 在这里，您有两个Matlab代码文件，一个用于特征特征提取，另一个用于使用已识别特征的性别识别。 在matlab代码模拟器中下载并运行这两个代码。 未来的工作： 您可以增加功能数量以获得更准确的结果。

Tensorflow 年龄和性别识别(Age&Gender)-附件资源

项目涉及大量的跟踪和错误方法、调谐等。该模型经过良好的训练，能够区分男性和女性的声音，并且具有100%的准确度。该模型经过调整，能够以70%以上的准确率检测情绪。通过包含更多用于培训的音频文件，可以提高准确性。 项目详细说明见文档。 Datasets: Made use of two different datasets: RAVDESS. This dataset includes around 1500 audio file input from 24 different actors. 12 male and 12 female where these actors record short audios in 8 different emotions i.e 1 = neutral, 2 = calm, 3 = happy, 4 = sad, 5 = angry, 6 = fearful, 7 = disgust, 8 = surprised. Each audio file is named in such a w