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人脸识别SDK
人脸识别技术是很复杂的#xff0c;自己用Java手撕一个识别算法有点不切实际#xff0c;毕竟实力不允许我这么嚣张#xff0c;还是借助三方的SDK吧#xff01;
找了一圈发现一个免费的人脸识别SDK#xff1a; ArcSoft:#xff0c;地址#xff1a;ht…引言
人脸识别SDK
人脸识别技术是很复杂的自己用Java手撕一个识别算法有点不切实际毕竟实力不允许我这么嚣张还是借助三方的SDK吧
找了一圈发现一个免费的人脸识别SDK ArcSoft:地址https://ai.arcsoft.com.cn。
官网首页 - 右上角开发者中心 - 选择“人脸识别” - 添加SDK会生成APPID、SDK KEY后续会用到根据需要选择不同的环境本文基于windows环境然后下载SDK是一个压缩包。
Java项目搭建
终于在我的苦苦搜寻之下终于找到一个ArcSoft的Java版本Demo开源真是一件美好的事情话不多说开干 1、下载demo项目
github地址https://github.com/xinzhfiu/ArcSoftFaceDemo本地搭建数据库创建表:user_face_info。这个表主要用来存人像特征其中主要的字段 face_feature 用二进制类型 blob 存放人脸特征。 SET NAMES utf8mb4;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS 0;-- ----------------------------
-- Table structure for user_face_info
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS user_face_info;
CREATE TABLE user_face_info (id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 主键,group_id int(11) DEFAULT NULL COMMENT 分组id,face_id varchar(31) DEFAULT NULL COMMENT 人脸唯一Id,name varchar(63) DEFAULT NULL COMMENT 名字,age int(3) DEFAULT NULL COMMENT 年纪,email varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT 邮箱地址,gender smallint(1) DEFAULT NULL COMMENT 性别1男2女,phone_number varchar(11) DEFAULT NULL COMMENT 电话号码,face_feature blob COMMENT 人脸特征,create_time timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT 创建时间,update_time timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT 更新时间,fpath varchar(255) COMMENT 照片路径,PRIMARY KEY (id) USING BTREE,KEY GROUP_ID (group_id) USING BTREE
) ENGINEInnoDB AUTO_INCREMENT1 DEFAULT CHARSETutf8mb4 ROW_FORMATDYNAMIC;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS 1;2、修改application.properties文件
整个项目还是比较完整的只需改一些配置即可启动但有几点注意的地方后边会重点说明。
config.arcface-sdk.sdk-lib-path 存放SDK压缩包中的三个.dll文件的路径
config.arcface-sdk.sdk-lib-pathd:/arcsoft_lib
config.arcface-sdk.app-id8XMHMu71Dmb5UtAEBpPTB1E9ZPNTw2nrvQ5bXxBobUA8
config.arcface-sdk.sdk-keyBA8TLA9vVwK7G6btJh2A2FCa8ZrC6VWZLNbBBFctCz5R# druid 本地的数据库地址
spring.datasource.druid.urljdbc:mysql://127.0.0.1:3306/xin-master?useUnicodetruecharacterEncodingutf-8useSSLfalseserverTimezoneUTC
spring.datasource.druid.usernamejunkang
spring.datasource.druid.passwordjunkang3、根目录创建lib文件夹
在项目根目录创建文件夹 lib,将下载的SDK压缩包中的arcsoft-sdk-face-2.2.0.1.jar放入项目根目录
4、引入arcsoft依赖包 dependencygroupIdcom.arcsoft.face/groupIdartifactIdarcsoft-sdk-face/artifactIdversion2.2.0.1/versionscopesystem/scopesystemPath${basedir}/lib/arcsoft-sdk-face-2.2.0.1.jar/systemPath
/dependency
pom.xml文件要配置includeSystemScope属性否则可能会导致arcsoft-sdk-face-2.2.0.1.jar引用不到 buildpluginsplugingroupIdorg.springframework.boot/groupIdartifactIdspring-boot-maven-plugin/artifactIdconfigurationincludeSystemScopetrue/includeSystemScopeforktrue/fork/configuration/plugin/plugins/build5、启动项目
到此为止配置完成run Application文件启动
测试一下http://127.0.0.1:8089/demo如下页面即启动成功 操作
1、录入人脸图像
页面输入名称点击摄像头注册调起本地摄像头提交后将当前图像传入后台识别提取当前人脸体征保存至数据库。 2、人脸对比
录入完人脸图像后测试一下能否识别成功提交当前的图像发现识别成功相似度92%。但是作为程序员对什么事情都要持怀疑的态度这结果不是老铁在页面写死的吧 为了进一步验证这回把脸挡住再试一下发现提示“人脸不匹配”证明真的有进行比对。
源码分析
简单看了一下项目源码分析一下实现的过程
页面和JS一看就是后端程序员写的不要问我问为什么懂的自然懂哈哈哈 ~
1、JS调起本地摄像头拍照上传图片文件字符串 function getMedia() {$(#mainDiv).empty();let videoComp video idvideo width500px height500px autoplayautoplay stylemargin-top: 20px/videocanvas idcanvas width500px height500px styledisplay: none/canvas;$(#mainDiv).append(videoComp);let constraints {video: {width: 500, height: 500},audio: true};//获得video摄像头区域let video document.getElementById(video);//这里介绍新的方法返回一个 Promise对象// 这个Promise对象返回成功后的回调函数带一个 MediaStream 对象作为其参数// then()是Promise对象里的方法// then()方法是异步执行当then()前的方法执行完后再执行then()内部的程序// 避免数据没有获取到let promise navigator.mediaDevices.getUserMedia(constraints);promise.then(function (MediaStream) {video.srcObject MediaStream;video.play();});// var t1 window.setTimeout(function() {// takePhoto();// },2000)}
//拍照事件function takePhoto() {let mainComp $(#mainDiv);if(mainComp.has(video).length){let userNameInput $(#userName).val();if(userNameInput ){alert(姓名不能为空!);return false;}//获得Canvas对象let video document.getElementById(video);let canvas document.getElementById(canvas);let ctx canvas.getContext(2d);ctx.drawImage(video, 0, 0, 500, 500);var formData new FormData();var base64File canvas.toDataURL();var userName $(#userName).val();formData.append(file, base64File);formData.append(name, userName);formData.append(groupId, 101);$.ajax({type: post,url: /faceAdd,data: formData,contentType: false,processData: false,async: false,success: function (text) {var res JSON.stringify(text)if (text.code 0) {alert(注册成功)} else {alert(text.message)}},error: function (error) {alert(JSON.stringify(error))}});}else{var formData new FormData();let userName $(#userName).val();formData.append(groupId, 101);var file $(#file0)[0].files[0];var reader new FileReader();reader.readAsDataURL(file);reader.onload function () {var base64 reader.result;formData.append(file, base64);formData.append(name,userName);$.ajax({type: post,url: /faceAdd,data: formData,contentType: false,processData: false,async: false,success: function (text) {var res JSON.stringify(text)if (text.code 0) {alert(注册成功)} else {alert(text.message)}},error: function (error) {alert(JSON.stringify(error))}});location.reload();}}}2、后台解析图片提取人像特征
后台解析前端传过来的图片提取人像特征存入数据库人像特征的提取主要是靠FaceEngine引擎顺着源码一路看下去自己才疏学浅实在是没懂具体是个什么样的算法。 /*人脸添加*/RequestMapping(value /faceAdd, method RequestMethod.POST)ResponseBodypublic ResultObject faceAdd(RequestParam(file) String file, RequestParam(groupId) Integer groupId, RequestParam(name) String name) {try {//解析图片byte[] decode Base64.decode(base64Process(file));ImageInfo imageInfo ImageFactory.getRGBData(decode);//人脸特征获取byte[] bytes faceEngineService.extractFaceFeature(imageInfo);if (bytes null) {return Results.newFailedResult(ErrorCodeEnum.NO_FACE_DETECTED);}UserFaceInfo userFaceInfo new UserFaceInfo();userFaceInfo.setName(name);userFaceInfo.setGroupId(groupId);userFaceInfo.setFaceFeature(bytes);userFaceInfo.setFaceId(RandomUtil.randomString(10));//人脸特征插入到数据库userFaceInfoService.insertSelective(userFaceInfo);logger.info(faceAdd: name);return Results.newSuccessResult();} catch (Exception e) {logger.error(, e);}return Results.newFailedResult(ErrorCodeEnum.UNKNOWN);}3、人像特征对比
人脸识别将前端传入的图像经过人像特征提取后和库中已存在的人像信息对比分析
/*人脸识别*/RequestMapping(value /faceSearch, method RequestMethod.POST)ResponseBodypublic ResultFaceSearchResDto faceSearch(String file, Integer groupId) throws Exception {byte[] decode Base64.decode(base64Process(file));BufferedImage bufImage ImageIO.read(new ByteArrayInputStream(decode));ImageInfo imageInfo ImageFactory.bufferedImage2ImageInfo(bufImage);//人脸特征获取byte[] bytes faceEngineService.extractFaceFeature(imageInfo);if (bytes null) {return Results.newFailedResult(ErrorCodeEnum.NO_FACE_DETECTED);}//人脸比对获取比对结果ListFaceUserInfo userFaceInfoList faceEngineService.compareFaceFeature(bytes, groupId);if (CollectionUtil.isNotEmpty(userFaceInfoList)) {FaceUserInfo faceUserInfo userFaceInfoList.get(0);FaceSearchResDto faceSearchResDto new FaceSearchResDto();BeanUtil.copyProperties(faceUserInfo, faceSearchResDto);ListProcessInfo processInfoList faceEngineService.process(imageInfo);if (CollectionUtil.isNotEmpty(processInfoList)) {//人脸检测ListFaceInfo faceInfoList faceEngineService.detectFaces(imageInfo);int left faceInfoList.get(0).getRect().getLeft();int top faceInfoList.get(0).getRect().getTop();int width faceInfoList.get(0).getRect().getRight() - left;int height faceInfoList.get(0).getRect().getBottom() - top;Graphics2D graphics2D bufImage.createGraphics();graphics2D.setColor(Color.RED);//红色BasicStroke stroke new BasicStroke(5f);graphics2D.setStroke(stroke);graphics2D.drawRect(left, top, width, height);ByteArrayOutputStream outputStream new ByteArrayOutputStream();ImageIO.write(bufImage, jpg, outputStream);byte[] bytes1 outputStream.toByteArray();faceSearchResDto.setImage(data:image/jpeg;base64, Base64Utils.encodeToString(bytes1));faceSearchResDto.setAge(processInfoList.get(0).getAge());faceSearchResDto.setGender(processInfoList.get(0).getGender().equals(1) ? 女 : 男);}return Results.newSuccessResult(faceSearchResDto);}return Results.newFailedResult(ErrorCodeEnum.FACE_DOES_NOT_MATCH);}整个人脸识别功能的大致流程图如下
总结
整个项目的设计思路比较清晰难点在于人脸识别引擎 和 前端JS部分代码其他的功能比较平常。
