引言

远程在家办公的第N天,快要闲出屁了,今天突然有个小学弟加我VX说要咨询我点技术问题(终于可以装X了)。 看了他的需求描述,大概是要做一个Java web版本的人脸识别功能,然后存储人物的特征,再扫脸比对。可是我不会啊。。。

不过,作为一个宠粉的暖男,别说有困难就是没困难制造困难也要上,既然人家这么真诚的咨询,说明我还是有被需要的价值,不会那就帮着查查资料吧!没想到还有意外的收获~

看完他的境遇,忽然想起自己当年做毕设时那无助的样子,是何等的相似。每每看到有这样的咨询,能帮的我都尽自己最大努力帮,毕竟都是这么走过来的。

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) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 ROW_FORMAT=DYNAMIC;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.app-id : 开发者中心的APPID

config.arcface-sdk.sdk-key :开发者中心的SDK Key

config.arcface-sdk.sdk-lib-path=d:/arcsoft_libconfig.arcface-sdk.app-id=8XMHMu71Dmb5UtAEBpPTB1E9ZPNTw2nrvQ5bXxBobUA8config.arcface-sdk.sdk-key=BA8TLA9vVwK7G6btJh2A2FCa8ZrC6VWZLNbBBFctCz5R# druid 本地的数据库地址spring.datasource.druid.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/xin-master?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=UTCspring.datasource.druid.username=junkangspring.datasource.druid.password=junkang

3、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

<dependency><groupId>com.arcsoft.face</groupId><artifactId>arcsoft-sdk-face</artifactId><version>2.2.0.1</version><scope>system</scope><systemPath>${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

<build><plugins><plugin><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId><configuration><includeSystemScope>true</includeSystemScope><fork>true</fork></configuration></plugin></plugins></build>

5、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() {$("#mainDiv").empty();let videoComp = " <video id=video width=500px height=500px autoplay=autoplay style=margin-top: 20px></video><canvas id=canvas width=500px height=500px style=display: none></canvas>";$("#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 Result<Object> 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 Result<FaceSearchResDto> 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List<FaceUserInfo> userFaceInfoList = faceEngineService.compareFaceFeature(bytes, groupId);if (CollectionUtil.isNotEmpty(userFaceInfoList)) {FaceUserInfo faceUserInfo = userFaceInfoList.get(0);FaceSearchResDto faceSearchResDto = new FaceSearchResDto();BeanUtil.copyProperties(faceUserInfo, faceSearchResDto);List<ProcessInfo> processInfoList = faceEngineService.process(imageInfo);if (CollectionUtil.isNotEmpty(processInfoList)) {//人脸检测List<FaceInfo> 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。

源码地址:https://github.com/xinzhfiu/ArcSoftFaceDemo/,有任何技术问题,欢迎随时沟通

分类: 百科知识 标签: 暂无标签

评论

暂无评论数据

暂无评论数据

目录