用 Java 实现人脸识别功能

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。
在这里插入图片描述

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！
在这里插入图片描述
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.sdk-lib-path=d:/arcsoft_lib
config.arcface-sdk.app-id=8XMHMu71Dmb5UtAEBpPTB1E9ZPNTw2nrvQ5bXxBobUA8
config.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=UTC
spring.datasource.druid.username=junkang
spring.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
在这里插入图片描述

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

在这里插入图片描述

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。
在这里插入图片描述
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？
在这里插入图片描述
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。
在这里插入图片描述

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：
在这里插入图片描述

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。

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