Java教程
基于 Java 实现的人脸识别功能（附源码）
本文主要是介绍基于 Java 实现的人脸识别功能（附源码），对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！
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_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
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)
@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);
}
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/A...，有任何技术问题，欢迎随时沟通
这篇关于基于 Java 实现的人脸识别功能（附源码）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！
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