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基于YOLOv8深度学习的人脸年龄检测识别系统

引言

随着人工智能和计算机视觉的飞速发展，人脸分析技术在年龄检测领域取得了显著进展。人脸年龄检测系统在安全监控、广告推荐、健康监测等领域有广泛应用。本文将基于YOLOv8目标检测模型和UI界面，开发一个完整的人脸年龄检测识别系统。我们将详细介绍项目的技术实现、数据集构建、模型训练以及UI设计，并附上完整代码。

目录

引言

系统架构设计

数据准备

公开人脸年龄数据集

数据标注格式

数据目录结构

模型训练

YOLOv8环境准备

配置数据文件

模型训练代码

导出模型

实时检测

实时检测代码

UI界面设计

UI界面开发

UI界面代码

总结

系统架构设计

本系统的设计框架如下：

  1. 数据集准备：收集或使用公开的人脸年龄数据集，并进行标注处理。
  2. 模型训练：基于YOLOv8进行人脸检测和年龄分类模型训练。
  3. 实时检测：结合摄像头或视频流实现实时检测。
  4. UI界面开发：构建简洁的用户交互界面，提供检测结果展示功能。

数据准备

公开人脸年龄数

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