JavaCV的攝像頭實戰之十三：年齡檢測

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這裡分類和彙總了欣宸的全部原創(含配套源碼)：https://github.com/zq2599/blog_demos

本篇概覽

本文是《JavaCV的攝像頭實戰》系列的第十三篇，前文《JavaCV的攝像頭實戰之十二：性別檢測》中，藉助訓練好的捲積神經網路模型開發出了識別性別的應用，今天在前文基礎上做少量改動，實現年齡識別的功能，效果如下圖：
應用主要功能如下圖所示：
如果您看過《JavaCV的攝像頭實戰》系列的其他文章，就會發現上圖中只有藍色部分是新增內容，其餘的步驟都是固定套路，《JavaCV的攝像頭實戰》系列的每一個應用玩的都是相同套路：別看步驟挺多，其實都是同一個流程

關於性別和年齡檢測

使用捲積神經網路推理性別和年齡的更多技術細節，這裡有更詳細的說明：
https://talhassner.github.io/home/publication/2015_CVPR
本篇會使用已訓練好的Caffe 模型，訓練該模型的數據來自Flickr相冊，通過從 iPhone5（或更高版本）智能手機設備自動上傳組裝而成，並由其作者根據知識共用 (CC) 許可向公眾發佈，共有26580張照片，涉及2284人，這些人的年齡一共被標識成八組：（0-2、4-6、8-13、15-20、25-32、38-43、48-53、60 -)
關於數據源的更多詳細，請參考：https://talhassner.github.io/home/projects/Adience/Adience-data.html
論文地址：https://talhassner.github.io/home/projects/cnn_agegender/CVPR2015_CNN_AgeGenderEstimation.pdf

源碼下載

《JavaCV人臉識別三部曲》的完整源碼可在GitHub下載到，地址和鏈接信息如下表所示(https://github.com/zq2599/blog_demos)：

名稱	鏈接	備註
項目主頁	https://github.com/zq2599/blog_demos	該項目在GitHub上的主頁
git倉庫地址(https)	https://github.com/zq2599/blog_demos.git	該項目源碼的倉庫地址，https協議
git倉庫地址(ssh)	[email protected]:zq2599/blog_demos.git	該項目源碼的倉庫地址，ssh協議

這個git項目中有多個文件夾，本篇的源碼在javacv-tutorials文件夾下，如下圖紅框所示：
javacv-tutorials裡面有多個子工程，《JavaCV的攝像頭實戰》系列的代碼在simple-grab-push工程下：

準備：文件下載

本次實戰需要三個文件：

人臉檢測的模型文件：https://raw.github.com/opencv/opencv/master/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml
年齡識別的配置文件：https://raw.githubusercontent.com/GilLevi/AgeGenderDeepLearning/master/age_net_definitions/deploy.prototxt
年齡識別的模型文件：https://raw.githubusercontent.com/GilLevi/AgeGenderDeepLearning/master/models/age_net.caffemodel

我已將上述文件打包上傳到CSDN，您也可以在CSDN下載（無需積分）：
https://download.csdn.net/download/boling_cavalry/70730586

準備：代碼介面簡介

編碼前，先把涉及到的所有java文件說明一下：

AbstractCameraApplication.java：主程式的抽象類，這裡面定義了打開攝像頭、抓取每一幀、處理每一幀的基本框架，避免每個應用都把這些事情重覆做一遍
PreviewCameraWithGenderAge.java：主程式，是AbstractCameraApplication的實現類，本次實戰的核心功能人臉檢測和年齡檢測，都委托給它的成員變數detectService去完成
DetectService.java：檢測服務的介面，裡面定義了幾個重要的api，例如初始化、處理每一幀、釋放資源等
AgeDetectService.java：前文GenderDetectService的子類，僅僅是處理推理結果的邏輯與前文的性別識別略有不同，其餘功能完全繼承自性別識別

以上代碼，咱們已經在前文寫過一次了，今天當然不需要重覆再做一次，今天是在上述代碼基礎上做兩處小幅度修改，接下來就開始吧

改動一：主程式（PreviewCameraWithGenderAge.java）

捲積神經網路所需的配置和模型文件，是在主程式的main方法內設置的，上一章是性別檢測，這裡替換為年齡檢測的文件，如下所示，請您將路徑換為自己電腦上的文件路徑：

    public static void main(String[] args) {
        String base = "E:\\temp\\202112\\25\\opencv\\";
        
        DetectService detectService = new AgeDetectService(
                base + "haarcascade_frontalface_alt.xml",
                base + "age\\deploy.prototxt",
                base + "age\\age_net.caffemodel");

        new PreviewCameraWithGenderAge(detectService).action(1000);
    }

改動二：檢測服務實現（GenderDetectService的子類）

前文《性別檢測》的核心功能都集中在GenderDetectService.java中，今天要做的年齡檢測，除了推理結果的處理邏輯略有不同，其餘功能與《性別檢測》完全一致
所以，實現年齡檢測的最簡單方法就是寫一個子類繼承GenderDetectService，這個子類中只有神經網路推理結果的處理邏輯，完整代碼如下，註釋中已經有了詳細說明，就不多贅述了：

package com.bolingcavalry.grabpush.extend;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.bytedeco.javacpp.DoublePointer;
import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Mat;
import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Point;

import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_core.minMaxLoc;

/**
 * @author willzhao
 * @version 1.0
 * @description 檢測年齡的服務
 * @date 2021/12/3 8:09
 */
@Slf4j
public class AgeDetectService extends GenderDetectService {

    /**
     * 設置訓練模型時劃分的年齡段，所以推理結果也是這樣的年齡段
     */
    private static final String[] AGES = new String[]{"0-2", "4-6", "8-13", "15-20", "25-32", "38-43", "48-53", "60-"};

    /**
     * 構造方法，在此指定proto和模型文件的下載地址
     *
     * @param classifierModelFilePath
     * @param cnnProtoFilePath
     * @param cnnModelFilePath
     */
    public AgeDetectService(String classifierModelFilePath, String cnnProtoFilePath, String cnnModelFilePath) {
        super(classifierModelFilePath, cnnProtoFilePath, cnnModelFilePath);
    }

    @Override
    protected String getDescriptionFromPredictResult(Mat prob) {
        DoublePointer pointer = new DoublePointer(new double[1]);
        Point max = new Point();
        
        // 把prob理解為一個數組，
        // 第一個元素是"0-2"的置信度
        // 第二個元素是"4-6"的置信度
        // 第三個元素是"8-13"的置信度
        // 第四個元素是"15-20"的置信度
        // ...
        // 第八個元素是"60-"的置信度
        // minMaxLoc方法幫忙我們找出了置信度最高的元素，max是元素位置，pointer是這個元素的置信度
        minMaxLoc(prob, null, pointer, null, max, null);

        // 如果置信度太低，那就是"難以置信"，就返回空字元串
        if (pointer.get()<0.6d) {
            return "";
        } else {
            // 如果置信度可信，就返回該元素對應的年齡範圍
            return AGES[max.x()];
        }
    }
}

至此，編碼完成，按套路出牌讓咱們省下不少時間，接下來開始驗證

驗證

確保攝像頭工作正常，運行PreviewCameraWithGenderAge類的main方法（再次提醒，main方法中文件的位置，註意是年齡檢測的模型文件，不是性別檢測的）
天氣很冷，為了領到免費盒飯，群眾演員早就等得不耐煩了，讓他站在攝像頭前，如下圖，年齡識別成功，且實時展示：
至此，本地視窗預覽集成人臉檢測和年齡檢測的功能就完成了，得益於JavaCV的強大，整個過程是如此的輕鬆愉快，接下來請繼續關註欣宸原創，《JavaCV的攝像頭實戰》系列還會呈現更多豐富的應用；

關於性別+年齡識別

如果您關註過網上關於性別和年齡識別相關的技術文章，您會發現通常這些文章會將兩種識別集成在一起講，並且代碼的效果也是繼承了兩種識別的，如下圖：
也行您會有疑問：欣宸為何不把兩種識別放在一篇文章和一個demo中，這樣內容更完整demo也更強大？
之所以分文兩篇，是因為年齡和性別識別的套路比較接近，如果在一篇文中講完，無非是多寫幾行代碼多打幾行字，不會對技術帶來提升，那還不如每篇只聚焦一個功能，把初始化、使用、資源釋放等技術點說清楚，至於單獨用還是組合用，留給聰明的讀者按自己的需求去自由組合即可

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