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"FacialGender（内置分类器）" (内置分类器)

预测一张脸的性别.

类别

更多信息

  • 分类器应用于在图像中找到的最大的人脸.
  • 分类器基于在 UTKFace 大规模人脸数据集上训练的 MobileNet 模型.
  • 分类器可以下载资源存储在 $LocalBase 的本地对象存储，可以使用 LocalObjects[] 列出并用 ResourceRemove 去除.

范例

打开所有单元 关闭所有单元

基本范例  (2)

确定人的性别：

Wolfram Language code: Classify["FacialGender", [image]]

获取可能类的概率：

Wolfram Language code: Classify["FacialGender", [image], "Probabilities"]

获取该分类器的 ClassifierFunction：

Wolfram Language code: c = Classify["FacialGender"]

使用分类函数找到示例的性别：

Wolfram Language code: c[[image]]

一次找到多个示例的性别：

Wolfram Language code: c[{[image], [image]}]

范围  (2)

找到图像中的人脸：

Wolfram Language code: img = [image]; faces = ImageTrim[img, #]& /@ FindFaces[img]

在每张脸上使用分类器：

Wolfram Language code: Classify["FacialGender", faces]

对于有多张脸的图像，"FacialGender" 分类器自动选择最大的人脸：

Wolfram Language code: Classify["FacialGender"][img]

加载对应于内置分类器的 ClassifierFunction：

Wolfram Language code: c = Classify["FacialGender"]

使用 Information 获取可能的类：

Wolfram Language code: Information[c, "Classes"]

选项  (3)

ClassPriors  (1)

对于可能的输出使用自定义的 ClassPriors：

Wolfram Language code: Classify["FacialGender", [image], ClassPriors -> <|"Female" -> 0.5, "Male" -> 0.5|>]

IndeterminateThreshold  (1)

使用自定义的 IndeterminateThreshold：

Wolfram Language code: Classify["FacialGender", [image], IndeterminateThreshold -> 0.999]

UtilityFunction  (1)

获取分类器的效用函数：

Wolfram Language code: utility = Information[Classify["FacialGender"], "UtilityFunction"]

修改效用函数，惩罚 "Male" 被分类为 "Female"：

Wolfram Language code: utility["Female", "Male"] = -100000;

使用该新效用函数对图像进行分类：

Wolfram Language code: Classify["FacialGender", [image], UtilityFunction -> utility]

与默认的效用比较结果：

Wolfram Language code: Classify["FacialGender", [image]]