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本文实现了一个基于卷积神经网络(CNN)的人脸性别识别系统。采用CelebA数据集构建了一个包含4个卷积模块的ImprovedCNN模型，使用批量归一化、Dropout和数据增强等正则化技术，通过10轮训练达到96.3%的测试准确率。系统通过OpenCV实现实时检测，将训练好的模型部署到摄像头视频流处理中，能够实时标注人脸并显示性别预测结果(Male/Female)。实验完整展示了从数据处理、模型
