人脸年龄识别属于人脸属性识别的范畴，人脸属性识别可对图片中的人脸进行检测定位，并识别出人脸的相关属性(如年龄、性别、表情、种族、颜值等)内容。不同属性识别的算法可以相同，也可以不同。rude-carnie是做年龄识别和性别识别的一个开源项目，基于TensorFlow，源代码网址:http://www.github.com/dpressel/rude-carnie。下面我们基于这个项目源码来讲年龄识别。
我们可以把年龄划分为几个段[’(0, 2)’,’(4, 6)’,’(8, 12)’,’(15, 20)’,’(25, 32)’,’(38, 43)’,’(48, 53)’,’(60, 100)’]，然后基于分类的思想来做年龄预测问题。用下面的脚本命令：
python3 guess.py --model_type inception --model_dir /home/hadoop/chongdianleme/ nianling/22801/inception/22801 --filename /home/hadoop/chongdianleme/data/myimages/baidu1.jpg
基于训练好的年龄模型和人脸图片就能预测出年龄。但是有一个问题，直接这样预测不是很准，因为图片没有经过任何处理。我们可以通过opencv和上面讲到的FaceNet的人脸检测和对齐算法来做。但opencv比较简单，FaceNet的人脸检测和对齐效果比较好，我们可以使用前面提供的http服务接口http://172.17.100.216:8816/detectAndAlignedService来处理，然后把检测和对齐后的人脸图片传给guess.py，这样预测处理的效果精准很多。
另外一个问题是，因为训练的模型用的是开源项目训练好的，是拿外国人的人脸数据训练，这样用来预测我们中国人的年龄会有一些差异，最好的方式是拿我们中国人自己的人脸年龄数据做训练，这样预测才会更好。
针对年龄识别和性别识别都是用guess.py这个文件，年龄识别是多分类，性别是二分类。我们看下guess.py的源码，如代码8.5所示：
【代码8.5】 guess.py
代码如下（示例）：
from __future__ import absolute_importfrom __future__ import divisionfrom __future__ import print_functionfrom datetime import datetimeimport mathimport timefrom data import inputsimport numpy as npimport tensorflow as tffrom model import select_model,get_checkpointfrom utils import*import osimport jsonimport csvRESIZE_FINAL=227#性别有两个GENDER_LIST=['M','F']#年龄是分段的，可以看成多分类任务AGE_LIST=['(0, 2)','(4, 6)','(8, 12)','(15, 20)','(25, 32)','(38, 43)','(48, 53)','(60, 100)']MAX_BATCH_SZ=128#模型文件目录tf.app.flags.DEFINE_string('model_dir','','Model directory (where training data lives)')#性别和年龄都是用的这个，通过参数age|gender来区分tf.app.flags.DEFINE_string('class_type','age','Classification type (age|gender)')#用cpu还是用GPU来训练tf.app.flags.DEFINE_string('device_id','/cpu:0','What processing unit to execute inference on')tf.app.flags.DEFINE_string('filename','','File (Image) or File list (Text/No header TSV) to process')tf.app.flags.DEFINE_string('target','','CSV file containing the filename processed along with best guess and score')#检查点tf.app.flags.DEFINE_string('checkpoint','checkpoint','Checkpoint basename')tf.app.flags.DEFINE_string('model_type','default','Type of convnet')tf.app.flags.DEFINE_string('requested_step','','Within the model directory, a requested step to restore e.g., 9000')tf.app.flags.DEFINE_boolean('single_look',False,'single look at the image or multiple crops')tf.app.flags.DEFINE_string('face_detection_model','','Do frontal face detection with model specified')tf.app.flags.DEFINE_string('face_detection_type','cascade','Face detection model type (yolo_tiny|cascade)')FLAGS=tf.app.flags.FLAGSdefone_of(fname,types):returnany([fname.endswith('.'+ty)forty in types])defresolve_file(fname):ifos.path.exists(fname):returnfnameforsuffix in('.jpg','.png','.JPG','.PNG','.jpeg'):cand=fname+suffixifos.path.exists(cand):returncandreturnNonedefclassify_many_single_crop(sess,label_list,softmax_output,coder,images,image_files,writer):try:num_batches=math.ceil(len(image_files)/MAX_BATCH_SZ)pg=ProgressBar(num_batches)forj inrange(num_batches):start_offset=j*MAX_BATCH_SZend_offset=min((j+1)*MAX_BATCH_SZ,len(image_files))batch_image_files=image_files[start_offset:end_offset]print(start_offset,end_offset,len(batch_image_files))image_batch=make_multi_image_batch(batch_image_files,coder)batch_results=sess.run(softmax_output,feed_dict={images:image_batch.eval()})batch_sz=batch_results.shape[0]fori inrange(batch_sz):output_i=batch_results[i]best_i=np.argmax(output_i)best_choice=(label_list[best_i],output_i[best_i])print('Guess @ 1 %s, prob = %.2f'%best_choice)ifwriter is not None:f=batch_image_files[i]writer.writerow((f,best_choice[0],'%.2f'%best_choice[1]))pg.update()pg.done()except Exception as e:print(e)print('Failed to run all images')defclassify_one_multi_crop(sess,label_list,softmax_output,coder,images,image_file,writer):try:print('Running file %s'%image_file)image_batch=make_multi_crop_batch(image_file,coder)batch_results=sess.run(softmax_output,feed_dict={images:image_batch.eval()})output=batch_results[0]batch_sz=batch_results.shape[0]fori inrange(1,batch_sz):output=output+batch_results[i]output/=batch_szbest=np.argmax(output)best_choice=(label_list[best],output[best])print('Guess @ 1 %s, prob = %.2f'%best_choice)nlabels=len(label_list)ifnlabels>2:output[best]=0second_best=np.argmax(output)print('Guess @ 2 %s, prob = %.2f'%(label_list[second_best],output[second_best]))ifwriter is not None:writer.writerow((image_file,best_choice[0],'%.2f'%best_choice[1]))except Exception as e:print(e)print('Failed to run image %s '%image_file)deflist_images(srcfile):withopen(srcfile,'r')as csvfile:delim=','ifsrcfile.endswith('.csv')else'\t'reader=csv.reader(csvfile,delimiter=delim)ifsrcfile.endswith('.csv')or srcfile.endswith('.tsv'):print('skipping header')_=next(reader)return[row[0]forrow in reader]defmain(argv=None):# pylint:disable=unused-argumentfiles=[]print("target %s"%FLAGS.target)ifFLAGS.face_detection_model:print('Using face detector (%s) %s'%(FLAGS.face_detection_type,FLAGS.face_detection_model))face_detect=face_detection_model(FLAGS.face_detection_type,FLAGS.face_detection_model)face_files,rectangles=face_detect.run(FLAGS.filename)print(face_files)files+=face_filesconfig=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)with tf.Session(config=config)as sess:label_list=AGE_LISTifFLAGS.class_type=='age'elseGENDER_LISTnlabels=len(label_list)print('Executing on %s'%FLAGS.device_id)model_fn=select_model(FLAGS.model_type)with tf.device(FLAGS.device_id):images=tf.placeholder(tf.float32,[None,RESIZE_FINAL,RESIZE_FINAL,3])logits=model_fn(nlabels,images,1,False)init=tf.global_variables_initializer()requested_step=FLAGS.requested_stepifFLAGS.requested_stepelseNonecheckpoint_path='%s'%(FLAGS.model_dir)model_checkpoint_path,global_step=get_checkpoint(checkpoint_path,requested_step,FLAGS.checkpoint)saver=tf.train.Saver()saver.restore(sess,model_checkpoint_path)softmax_output=tf.nn.softmax(logits)coder=ImageCoder()# Support a batch mode if no face detection modeliflen(files)==0:if(os.path.isdir(FLAGS.filename)):forrelpath in os.listdir(FLAGS.filename):abspath=os.path.join(FLAGS.filename,relpath)ifos.path.isfile(abspath)andany([abspath.endswith('.'+ty)forty in('jpg','png','JPG','PNG','jpeg')]):print(abspath)files.append(abspath)else:files.append(FLAGS.filename)# If it happens to be a list file, read the list and clobber the filesifany([FLAGS.filename.endswith('.'+ty)forty in('csv','tsv','txt')]):files=list_images(FLAGS.filename)writer=Noneoutput=NoneifFLAGS.target:print('Creating output file %s'%FLAGS.target)output=open(FLAGS.target,'w')writer=csv.writer(output)writer.writerow(('file','label','score'))image_files=list(filter(lambda x:x is not None,[resolve_file(f)forf in files]))print(image_files)ifFLAGS.single_look:classify_many_single_crop(sess,label_list,softmax_output,coder,images,image_files,writer)else:forimage_file in image_files:classify_one_multi_crop(sess,label_list,softmax_output,coder,images,image_file,writer)ifoutput is not None:output.close()if__name__=='__main__':tf.app.run()
年龄识别我们对外提供一个Web接口，guessAgeWeb_chongdianleme.py如代码8.6所示：
【代码8.6】 guessAgeWeb_chongdianleme.py
代码如下（示例）：
from __future__ import absolute_importfrom __future__ import divisionfrom __future__ import print_functionfrom datetime import datetimeimport mathimport timefrom data import inputsimport numpy as npimport tensorflow as tffrom model import select_model,get_checkpointfrom utils import*import osimport csv#pip3 install flaskfrom flask import Flaskfrom flask import requestimport urllib# pip3 install requestsimport requests,urllib.requestfrom scipy import miscimport argparseimport facenetimport align.detect_faceimport jsonRESIZE_FINAL=227#性别有两个GENDER_LIST=['M','F']#年龄是分段的，可以看成多分类任务AGE_LIST=['(0, 2)','(4, 6)','(8, 12)','(15, 20)','(25, 32)','(38, 43)','(48, 53)','(60, 100)']MAX_BATCH_SZ=128defone_of(fname,types):returnany([fname.endswith('.'+ty)forty in types])defresolve_file(fname):ifos.path.exists(fname):returnfnameforsuffix in('.jpg','.png','.JPG','.PNG','.jpeg'):cand=fname+suffixifos.path.exists(cand):returncandreturnNonedeflist_images(srcfile):withopen(srcfile,'r')as csvfile:delim=','ifsrcfile.endswith('.csv')else'\t'reader=csv.reader(csvfile,delimiter=delim)ifsrcfile.endswith('.csv')or srcfile.endswith('.tsv'):print('skipping header')_=next(reader)return[row[0]forrow in reader]# 初始化class_type='age'device_id="/cpu:0"model_type="inception"requested_step=""#模型文件目录model_dir="/home/hadoop/chongdianleme/nianling/22801/inception/22801"checkpoint="checkpoint"config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)sess=tf.Session(config=config)with sess.as_default():label_list=AGE_LISTifclass_type=='age'elseGENDER_LISTnlabels=len(label_list)model_fn=select_model(model_type)images=tf.placeholder(tf.float32,[None,RESIZE_FINAL,RESIZE_FINAL,3])logits=model_fn(nlabels,images,1,False)init=tf.global_variables_initializer()requested_step=requested_stepifrequested_stepelseNonecheckpoint_path='%s'%(model_dir)model_checkpoint_path,global_step=get_checkpoint(checkpoint_path,requested_step,checkpoint)saver=tf.train.Saver()saver.restore(sess,model_checkpoint_path)softmax_output=tf.nn.softmax(logits)coder=ImageCoder()def_is_png(filename):return'.png'in filenameapp=Flask(__name__)@app.route('/predictAge',methods=['GET','POST'])defprediction():start=time.time()imageUrl=request.values.get("imageUrl")#用户信息device=request.values.get("device")userid=request.values.get("userid")urlType=request.values.get("urlType")imageType=request.values.get("imageType")files=[]#支持本地图片和网络图片ifurlType=="local":filename=imageUrlelse:baseImageName=os.path.basename(imageUrl)filename="/home/hadoop/chongdianleme/ageimage/%s"%baseImageNamefilename=filename+imageTypeurllib.request.urlretrieve(imageUrl,filename)#通过我们前面讲的FaceNet里的人脸检测和对齐的http接口对图片进行处理，这样识别的年龄更精准url="http://172.17.100.216:8816/detectAndAlignedService"body_value={"image_file":filename,"alignedImage_files":filename}data_urlencode=urllib.parse.urlencode(body_value).encode(encoding='UTF8')request2=urllib.request.Request(url,data_urlencode)#调用接口resultJson=urllib.request.urlopen(request2).read().decode('UTF-8')#解析json格式的数据o=json.loads(resultJson)ts=o["times"]i=o["i"]newFileName=filename.replace(".","_0_.")files.append(newFileName)image_files=list(filter(lambda x:x is not None,[resolve_file(f)forf in files]))print(image_files)finalAge=0avgBest=0.00bestProb=0.00avgSecond=0.00secondProb=0.00forimage_file in image_files:try:print('Running file %s'%image_file)#image_batch = make_multi_crop_batch(image_file, coder)#startwith tf.gfile.FastGFile(filename,'rb')as f:image_data=f.read()# Convert any PNG to JPEG's for consistency.if_is_png(filename):print('Converting PNG to JPEG for %s'%filename)image_data=coder.png_to_jpeg(image_data)image=coder.decode_jpeg(image_data)crops=[]print('Running multi-cropped image')h=image.shape[0]w=image.shape[1]hl=h-RESIZE_FINALwl=w-RESIZE_FINALcrop=tf.image.resize_images(image,(RESIZE_FINAL,RESIZE_FINAL))crops.append(standardize_image(crop))crops.append(tf.image.flip_left_right(crop))corners=[(0,0),(0,wl),(hl,0),(hl,wl),(int(hl/2),int(wl/2))]forcorner in corners:ch,cw=cornercropped=tf.image.crop_to_bounding_box(image,ch,cw,RESIZE_FINAL,RESIZE_FINAL)crops.append(standardize_image(cropped))flipped=tf.image.flip_left_right(cropped)crops.append(standardize_image(flipped))image_batch=tf.stack(crops)#endbatch_results=sess.run(softmax_output,feed_dict={images:image_batch.eval(session=sess)})output=batch_results[0]batch_sz=batch_results.shape[0]fori inrange(1,batch_sz):output=output+batch_results[i]output/=batch_szbest=np.argmax(output)ageClass=label_list[best]#(25,32)bestAgeArr=ageClass.replace(" ","").replace("(","").replace(")","").split(",")#AGE_LIST = ['(0, 2)', '(4, 6)', '(8, 12)', '(15, 20)', '(25, 32)', '(38, 43)', '(48, 53)', '(60, 100)']#因为训练的模型用的是开源项目训练好的，是拿外国人的人脸数据训练，# 这样用来预测我们中国人的年龄会有一些差异，最好的方式是拿我们中国人自己的人脸年龄数据做训练，这样预测才会更好。# 所以针对外国人训练数据预测我们中国人需要对年龄做一些经验上的特殊处理ifint(bestAgeArr[1])==53:avgBest=56elifint(bestAgeArr[1])==43:avgBest=45elifint(bestAgeArr[1])==20:avgBest=22.66elifint(bestAgeArr[1])==6:avgBest=6.66else:avgBest=(int(bestAgeArr[0])+int(bestAgeArr[1]))/1.66bestProb=output[best]best_choice=(label_list[best],output[best])print('Guess @ 1 %s, prob = %.2f'%best_choice)nlabels=len(label_list)ifnlabels>2:output[best]=0second_best=np.argmax(output)secondAgeClass=label_list[second_best]#(25,32)secondAgeArr=secondAgeClass.replace(" ","").replace("(","").replace(")","").split(",")ifint(secondAgeArr[1])==53:avgSecond=56elifint(secondAgeArr[1])==43:avgSecond=45elifint(secondAgeArr[1])==20:avgSecond=22.66elifint(secondAgeArr[1])==6:avgSecond=6.66else:avgSecond=(int(secondAgeArr[0])+int(secondAgeArr[1]))/1.66secondProb=output[second_best]print('Guess @ 2 %s, prob = %.2f'%(label_list[second_best],output[second_best]))except Exception as e:import tracebacktraceback.print_exc()print('Failed to run image %s '%image_file)ifavgSecond>0:#基于加权平均法计算最终的合适的年龄finalAge=(avgBest*bestProb+avgSecond*secondProb)/(bestProb+secondProb)else:finalAge=avgBestprint("finalAge %s "%finalAge)end=time.time()times=str(end-start)#返回年龄等json格式数据result={"finalAge":finalAge,"times":times}out=json.dumps(result,ensure_ascii=False)print("out={0}".format(out))returnoutif__name__=='__main__':#指定ip地址和端口号app.run(host='172.17.100.216',port=8818)然后我们看下怎么部署和启动基于Flask的年龄识别服务，脚本代码如下所示：#创建shell脚本文件vim guessAgeService.sh#输入：python3 guessAgeWeb_chongdianleme.py#然后:wq保存#对guessAgeService.sh脚本授权可执行权限sudo chmod755guessAgeService.sh#然后再创建一个以后台方式运行的shell脚本：vim nohupguessAgeService.sh#输入：nohup/home/hadoop/chongdianleme/guessAgeService.sh>guessAge.log2>&1&#然后:wq保存#同样对nohupguessAgeService.sh脚本授权可执行权限sudo chmod755nohupguessAgeService.sh##2.读入数据<font color=#999AAA>代码如下（示例）：```cdata=pd.read_csv('https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv')print(data.head())
#最后运行sh nohupguessAgeService.sh脚本启动基于flask的人脸识别比对服务接口。
启动完成后，就可以在浏览器地址里输入url访问我们的服务了。这个http接口声明了同时支持get和post访问，我们在浏览器里输入地址就可以直接访问了。
http://172.17.100.216:8818/predictAge?imageUrl=/home/hadoop/chongdianleme/age/luhan2.jpg&urlType=local&imageType=jpg
这个就是一个接口服务，其他系统或者php、java web网站都可以调用这个接口，输入要预测imageUrl人脸图片路径，urlType是同时支持本地图片和网络图片链接的设置，返回人脸年龄json格式数据。
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