软件可以通过多种方法来简单识别性别，以下是几种常见的方法：
基于计算机视觉技术
使用OpenCV和dlib等开源库进行人脸检测和性别识别。
通过深度学习框架（如TensorFlow和Keras）加载预训练的性别识别模型。
这种方法可以在毫秒级别内完成性别判断，支持同时识别多个人脸，识别准确率可达95%以上。
使用预训练的深度学习模型
利用DeepFace等库进行人脸分析和属性识别，包括性别、年龄和肤色。
需要安装依赖库（如opencv-python、deepface、kivy、buildozer等），并配置相应的环境。
基于Excel公式
通过提取身份证号码中的特定数字（如倒数第二位）来判断性别。
使用Excel的公式（如MID、MOD、IF等）来实现性别判断。
这种方法适用于需要快速判断性别且数据量不大的场景。
使用VBA宏
在Excel中编写VBA宏来自动化性别判断过程。
通过提取身份证号中的数字并进行奇偶性判断来实现性别识别。
建议
选择合适的方法：根据具体需求选择合适的方法，如果需要高精度和实时性，计算机视觉技术是最佳选择；如果需要快速判断且数据量不大，Excel公式或VBA宏可能更合适。
安装和配置环境：对于计算机视觉技术，需要安装和配置OpenCV、dlib、TensorFlow等库；对于深度学习模型，需要安装DeepFace等库并配置相应的环境。
数据隐私和安全：在使用计算机视觉技术时，注意保护个人隐私和数据安全，确保使用的模型和库是可信的。