为了宠粉，用 Java 实现人脸识别功能（附源码）

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_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
 
      com.arcsoft.face
      arcsoft-sdk-face
      2.2.0.1
      system
      ${basedir}/lib/arcsoft-sdk-face-2.2.0.1.jar



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
 
 
     
  org.springframework.boot
  spring-boot-maven-plugin
  
      true
      true
  
     
 
    

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 = " ";
 $("#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。
 
    @RequestMapping(value = "/faceAdd", method = RequestMethod.POST)
    @ResponseBody
    public Result

为了宠粉，用 Java 实现人脸识别功能（附源码）

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