您好,登录后才能下订单哦!
本篇内容介绍了“如何用Java实现人脸识别”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!
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_lib config.arcface-sdk.app-id=8XMHMu71Dmb5UtAEBpPTB1E9ZPNTw2nrvQ5bXxBobUA8 config.arcface-sdk.sdk-key=BA8TLA9vVwK7G6btJh3A2FCa8ZrC6VWZLNbBBFctCz5R # 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
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
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。
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) @ResponseBody public 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) @ResponseBody public 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); }
“如何用Java实现人脸识别”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!
免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。