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本篇概覽這里分類和匯總了欣宸的全部原創(chuàng)(含配套源碼)：https://github.com/zq2599/blog_demos
本文是《JavaCV的攝像頭實戰(zhàn)》系列的第十三篇，前文《JavaCV的攝像頭實戰(zhàn)之十二：性別檢測》中，借助訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型開發(fā)出了識別性別的應(yīng)用，今天在前文基礎(chǔ)上做少量改動，實現(xiàn)年齡識別的功能，效果如下圖：
應(yīng)用主要功能如下圖所示：
如果您看過《JavaCV的攝像頭實戰(zhàn)》系列的其他文章，就會發(fā)現(xiàn)上圖中只有藍色部分是新增內(nèi)容，其余的步驟都是固定套路，《JavaCV的攝像頭實戰(zhàn)》系列的每一個應(yīng)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(guān)于性別和年齡檢測使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理性別和年齡的更多技術(shù)細節(jié)，這里有更詳細的說明：https://talhassner.github.io/home/publication/2015_CVPR本篇會使用已訓(xùn)練好的Caffe 模型，訓(xùn)練該模型的數(shù)據(jù)來自Flickr相冊，通過從 iPhone5（或更高版本）智能手機設(shè)備自動上傳組裝而成，并由其作者根據(jù)知識共享 (CC) 許可向公眾發(fā)布，共有26580張照片，涉及2284人，這些人的年齡一共被標(biāo)識成八組：（0-2、4-6、8-13、15-20、25-32、38-43、48-53、60 -)關(guān)于數(shù)據(jù)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 | 備注 |
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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); }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(wù) * @date 2021/12/3 8:09 */@Slf4jpublic class AgeDetectService extends GenderDetectService { /** * 設(shè)置訓(xùn)練模型時劃分的年齡段，所以推理結(jié)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(gòu)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(shù)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"，就返回空字符串 if (pointer.get()<0.6d) { return ""; } else { // 如果置信度可信，就返回該元素對應(yīng)的年齡范圍 return AGES[max.x()]; } }}學(xué)習(xí)路上，你不孤單，欣宸原創(chuàng)一路相伴...
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