Java實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別登錄、注冊(cè)等功能(最新完整版)
前言:
這段時(shí)間由于學(xué)校實(shí)行靜態(tài)化管理,寢室門(mén)和校門(mén)都是用了人臉識(shí)別的裝置,每次經(jīng)過(guò)都會(huì)激發(fā)我的好奇心,也想自己搞一個(gè)人臉識(shí)別玩玩,隨著開(kāi)始查找資料來(lái)研究這方面的信息,還好有好幾家公司都有提供這方面的免費(fèi)API,也是省下來(lái)很多功夫。一開(kāi)始采用的是face++,但是在執(zhí)行到最后一步人臉?biāo)阉鲿r(shí)出現(xiàn)問(wèn)題,一直提示INVALID_OUTER_ID,跟著官方文檔,一步步抽離再封裝,最終還是以失敗告終,無(wú)奈只能選擇放棄。接著輾轉(zhuǎn)第二家 百度AI ,這次還是比較順利的,中間只出現(xiàn)過(guò)一次錯(cuò)誤 ,而且官方大大還給出了解決方案,很是貼心,最終還是實(shí)現(xiàn)了開(kāi)始的預(yù)想:成功使用人臉來(lái)實(shí)現(xiàn)注冊(cè)和登錄功能。
本系列項(xiàng)目從設(shè)計(jì)到實(shí)現(xiàn)源碼全部開(kāi)源免費(fèi)學(xué)習(xí)使用,一起追向理想,歡迎各位大佬監(jiān)督打卡開(kāi)發(fā)!
難度分析:
由于使用的是百度云AI
/face++
這兩個(gè)平臺(tái)的現(xiàn)有的Api
接口,所以分別對(duì)二者的難度進(jìn)行分析介紹:
- face++
? 曠視face++
的難度在于需要自己對(duì)官方提供的代碼段進(jìn)行獨(dú)立封裝,這就比較考驗(yàn)開(kāi)發(fā)者的代碼抽取能力和 自我獨(dú)立封裝的技能,如果不能很好地進(jìn)行抽取封裝,就會(huì)造成代碼的冗余以及內(nèi)存的浪費(fèi),這樣封裝的效 果并不能達(dá)到最佳。比較耗費(fèi)時(shí)間,在抽取face++
平臺(tái)的代碼段時(shí)需要對(duì)IO流有著比較好的理解,從而讀取 讀取配置文件中的內(nèi)容,這里就不多做介紹。
- 百度云AI
? 百度云AI
可以讓開(kāi)發(fā)者對(duì)開(kāi)發(fā)難度有所選擇,因?yàn)樵撈脚_(tái)提供了兩種方式:第一種方式類(lèi)似于face++
需要抽 取代碼然后進(jìn)行代碼封裝,難度分析見(jiàn)上述face++
對(duì)分析;第二種方式則是百度云提供了Maven
倉(cāng)庫(kù),可以 直接導(dǎo)入依賴(lài),直接調(diào)用相應(yīng)的Api
進(jìn)行開(kāi)發(fā)即可!有較好的選擇性!
前端使用JQuery
調(diào)用本地?cái)z像頭進(jìn)行拍攝(自我感覺(jué)這是最難的部分)
項(xiàng)目回顧(百度云AI)
最終效果演示:
技術(shù)選型:
- SpringBoot
- BootStrap
- Thymeleaf
- 百度云AI / Face++
項(xiàng)目需求分析
為了用戶(hù)登錄的便捷,不再輸入賬號(hào)密碼進(jìn)行手動(dòng)登錄與注冊(cè),而是使用JQuery
調(diào)用本機(jī)的攝像頭進(jìn)行拍攝照片,然后調(diào)用人臉識(shí)別接口將人臉信息自動(dòng)注冊(cè)進(jìn)所使用的平臺(tái)(百度云/Face++)
后,用戶(hù)即可進(jìn)行人臉掃描實(shí)現(xiàn)登錄操作。
項(xiàng)目搭建
1. 前期準(zhǔn)備 ① 進(jìn)入百度云的人臉識(shí)別控制臺(tái)
如果沒(méi)有百度賬號(hào)可以使用手機(jī)號(hào)快速進(jìn)行注冊(cè)進(jìn)入百度云AI控制臺(tái)
②創(chuàng)建人臉識(shí)別應(yīng)用
【1】創(chuàng)建應(yīng)用
【2】可以選擇自己想要使用的接口:比如人臉識(shí)別、語(yǔ)音技術(shù)等,本次項(xiàng)目采用的是人臉識(shí)別,官方也默認(rèn)選擇了人臉識(shí)別的全部接口,所以也不需要做改動(dòng),只需要填寫(xiě)應(yīng)用名稱(chēng)即可!
【3】獲取秘鑰
2. 測(cè)試百度云API
① 導(dǎo)入依賴(lài)
<dependency> <groupId>com.baidu.aip</groupId> <artifactId>java-sdk</artifactId> <version>4.9.0</version> </dependency>
② 測(cè)試部分API(人臉注冊(cè)、人臉檢測(cè)、人臉?biāo)阉鞯龋?/p>
人臉注冊(cè)
用于從人臉庫(kù)中新增用戶(hù),可以設(shè)定多個(gè)用戶(hù)所在組及組內(nèi)用戶(hù)的人臉圖片
典型應(yīng)用場(chǎng)景:構(gòu)建屬于自己人臉庫(kù),比如:會(huì)員人臉注冊(cè)、已有用戶(hù)補(bǔ)全人臉信息
測(cè)試代碼
//人臉注冊(cè) @Test public void testFaceRegister() throws IOException { //1. 創(chuàng)建Java代碼和百度云交互的Client對(duì)象 AipFace client = new AipFace("AppId","Api_key","Api_secret"); //2. 參數(shù)設(shè)置(示例下表格對(duì)參數(shù)進(jìn)行介紹) HashMap<String,String> map = new HashMap<>(); map.put("quality_control","NORMAL");//圖片質(zhì)量 map.put("liveness_control","LOW");//活體檢測(cè) //3. 構(gòu)造圖片 String path = "本地圖片路徑"; //上傳的圖片 兩種格式:url地址 Base64字符串形式 byte[] bytes = Files.readAllBytes(Paths.get(path)); String encode = Base64Util.encode(bytes); //4.調(diào)用api方法完成人臉注冊(cè) /** * 參數(shù)1:圖片的url或者base64字符串 * 參數(shù)2:圖片形式(URL,BASE64) * 參數(shù)3:組Id(固定一個(gè)字符串) * 參數(shù)4:用戶(hù)Id * 參數(shù)5:hashMap基本參數(shù)配置 */ JSONObject res = client.addUser(encode, "BASE64", "pdx", "1000", map); System.out.println(res.toString()); }
測(cè)試結(jié)果:只要最后error_code為0則表示測(cè)試成功,后續(xù)封裝代碼也是需要判斷error_code的值
參數(shù)介紹:
參數(shù)名稱(chēng) | 是否必選 | 類(lèi)型 | 默認(rèn)值 | 說(shuō)明 |
---|---|---|---|---|
image | 是 | String | 圖片信息(總數(shù)據(jù)大小應(yīng)小于10M),圖片上傳方式根據(jù)image_type來(lái)判斷 | |
image_type | 是 | String | 圖片類(lèi)型BASE64:圖片的base64值,base64編碼后的圖片數(shù)據(jù),編碼后的圖片大小不超過(guò)2M;URL:圖片的 URL地址( 可能由于網(wǎng)絡(luò)等原因?qū)е孪螺d圖片時(shí)間過(guò)長(zhǎng));FACE_TOKEN: 人臉圖片的唯一標(biāo)識(shí),調(diào)用人臉檢測(cè)接口時(shí),會(huì)為每個(gè)人臉圖片賦予一個(gè)唯一的FACE_TOKEN,同一張圖片多次檢測(cè)得到的FACE_TOKEN是同一個(gè)。 | |
face_field | 否 | string | 包age,expression,face_shape,gender,glasses,landmark,landmark150,quality,eye_status,emotion,face_type,mask,spoofing信息逗號(hào)分隔. 默認(rèn)只返回face_token、人臉框、概率和旋轉(zhuǎn)角度 | |
max_face_num | 否 | uint32 | 最多處理人臉的數(shù)目,默認(rèn)值為1,根據(jù)人臉檢測(cè)排序類(lèi)型檢測(cè)圖片中排序第一的人臉(默認(rèn)為人臉面積最大的人臉),最大值120 | |
face_type | 否 | string | 人臉的類(lèi)型LIVE表示生活照:通常為手機(jī)、相機(jī)拍攝的人像圖片、或從網(wǎng)絡(luò)獲取的人像圖片等 IDCARD表示身份證芯片照:二代身份證內(nèi)置芯片中的人像照片WATERMARK表示帶水印證件照:一般為帶水印的小圖,如公安網(wǎng)小圖CERT表示證件照片:如拍攝的身份證、工卡、護(hù)照、學(xué)生證等證件圖片默認(rèn)LIVE |
人臉檢測(cè)
判斷圖片是否具有面部信息
測(cè)試代碼
@Test public void testFaceCheck() throws IOException { //1. 創(chuàng)建Java代碼和百度云交互的Client對(duì)象 AipFace client = new AipFace("AppId","Api_key","Api_secret"); //2. 構(gòu)造圖片 String path = "本地圖片路徑"; //上傳的圖片 兩種格式:url地址 Base64字符串形式 byte[] bytes = Files.readAllBytes(Paths.get(path)); String encode = Base64Util.encode(bytes); //調(diào)用Api方法進(jìn)行人臉檢測(cè) /** * 參數(shù)1:圖片的url或者base64字符串 * 參數(shù)2:圖片形式(URL,BASE64) * 參數(shù)3:hashMap中的基本參數(shù)配置(null:使用默認(rèn)配置) */ JSONObject res = client.detect(encode, "BASE64", null); System.out.println(res.toString(2)); }
測(cè)試結(jié)果:
參數(shù)介紹:
參數(shù)名稱(chēng) | 是否必選 | 類(lèi)型 | 默認(rèn)值 | 說(shuō)明 |
---|---|---|---|---|
image | 是 | String | 圖片信息(總數(shù)據(jù)大小應(yīng)小于10M),圖片上傳方式根據(jù)image_type來(lái)判斷 | |
image_type | 是 | String | 圖片類(lèi)型BASE64:圖片的base64值,base64編碼后的圖片數(shù)據(jù),編碼后的圖片大小不超過(guò)2M;URL:圖片的 URL地址( 可能由于網(wǎng)絡(luò)等原因?qū)е孪螺d圖片時(shí)間過(guò)長(zhǎng));FACE_TOKEN: 人臉圖片的唯一標(biāo)識(shí),調(diào)用人臉檢測(cè)接口時(shí),會(huì)為每個(gè)人臉圖片賦予一個(gè)唯一的FACE_TOKEN,同一張圖片多次檢測(cè)得到的FACE_TOKEN是同一個(gè)。 | |
face_field | 否 | string | 包age,expression,face_shape,gender,glasses,landmark,landmark150,quality,eye_status,emotion,face_type,mask,spoofing信息逗號(hào)分隔. 默認(rèn)只返回face_token、人臉框、概率和旋轉(zhuǎn)角度 | |
max_face_num | 否 | uint32 | 最多處理人臉的數(shù)目,默認(rèn)值為1,根據(jù)人臉檢測(cè)排序類(lèi)型檢測(cè)圖片中排序第一的人臉(默認(rèn)為人臉面積最大的人臉),最大值120 | |
face_type | 否 | string | 人臉的類(lèi)型LIVE表示生活照:通常為手機(jī)、相機(jī)拍攝的人像圖片、或從網(wǎng)絡(luò)獲取的人像圖片等 IDCARD表示身份證芯片照:二代身份證內(nèi)置芯片中的人像照片WATERMARK表示帶水印證件照:一般為帶水印的小圖,如公安網(wǎng)小圖CERT表示證件照片:如拍攝的身份證、工卡、護(hù)照、學(xué)生證等證件圖片默認(rèn)LIVE |
人臉?biāo)阉?/strong>
根據(jù)用戶(hù)上傳的圖片和指定人臉庫(kù)中的所有人臉進(jìn)行比較,獲取相似度最高的一個(gè)或者某幾個(gè)的評(píng)分
返回值(數(shù)據(jù),只需要第一條,相似度最高的數(shù)據(jù))score
:相似度評(píng)分(80分以上可以認(rèn)為是同一個(gè)人)
測(cè)試代碼:
@Test public void testFaceSearch() throws IOException { //1. 創(chuàng)建Java代碼和百度云交互的Client對(duì)象 AipFace client = new AipFace("AppId","Api_key","Api_secret"); //2. 構(gòu)造圖片 String path = "本地圖片路徑"; //上傳的圖片 兩種格式:url地址 Base64字符串形式 byte[] bytes = Files.readAllBytes(Paths.get(path)); String encode = Base64Util.encode(bytes); //人臉?biāo)阉? JSONObject res = client.search(encode, "BASE64", "pdx", null); System.out.println(res.toString(2)); }
測(cè)試結(jié)果:
小結(jié):
整體測(cè)試下來(lái),和平常對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的操作類(lèi)似,都是增刪改查的操作,除了這些Api
,還有其他的就不再贅述了,操作類(lèi)似!所有測(cè)試代碼也會(huì)同項(xiàng)目案例一并上傳到Gitee倉(cāng)庫(kù)中!
3. 搭建項(xiàng)目(使用Thymeleaf模板引擎)
① 創(chuàng)建Maven項(xiàng)目
引入相關(guān)依賴(lài),構(gòu)建所需文件目錄
② 編寫(xiě)properties配置文件
ai.appId="api_id" ai.apiKey="api_key" ai.secretKey="api_secret" ai.imageType=BASE64 ai.groupId="自定義組" server.max-http-header-size=1000KB spring.thymeleaf.cache=false
③ 展示對(duì)上述部分Api接口進(jìn)行二次封裝
private AipFace client; private HashMap<String,String> map = new HashMap<>(); private BaiduAiUtils(){ map.put("quality_control","NORMAL");//圖片質(zhì)量 map.put("liveness_control","LOW");//活體檢測(cè) } @PostConstruct public void init(){ client = new AipFace(APP_ID,API_KEY,SECRET_KEY); } /** * 人臉注冊(cè),將用戶(hù)照片存入人臉庫(kù)中 * @param userId * @param image * @return */ public Boolean faceRegister(String userId,String image){ //人臉注冊(cè) JSONObject res = client.addUser(image, IMAGE_TYPE, groupId, userId, map); Integer errorCode = res.getInt("error_code"); return errorCode == 0? true : false; } /** * 人臉更新,更新人臉庫(kù)中的用戶(hù)照片 * @param userId * @param image * @return */ public Boolean faceUpdate(String userId,String image){ //人臉更新 JSONObject res = client.updateUser(image, IMAGE_TYPE, groupId, userId, map); Integer errorCode = res.getInt("error_code"); return errorCode == 0 ? true : false; }
想要了解全部封裝代碼請(qǐng)移步Gittee倉(cāng)庫(kù)
④ 編寫(xiě)Controller前端控制器代碼
首選創(chuàng)建一個(gè)FaceLoginController
類(lèi)
跳轉(zhuǎn)到人臉登錄頁(yè)面的控制器
@RequestMapping("/") public String toLogin(){ return "index"; }
實(shí)現(xiàn)人臉登錄邏輯
/** * 人臉登錄 * @return * @throws Exception */ @RequestMapping("/face-login") @ResponseBody public String searchface(@RequestBody @RequestParam(name = "imagebast64") StringBuffer imagebast64, HttpServletRequest request) throws Exception { String userId = faceLoginService.loginByFace(imagebast64); request.getSession().setAttribute("userId",userId); request.getSession().setAttribute("username","派大星"); return userId; }
實(shí)現(xiàn)人臉登錄業(yè)務(wù)邏輯層
由于在封裝接口時(shí)設(shè)定的imageType為Base64
,所以在實(shí)現(xiàn)前端拍照時(shí)使用的是Canvas Api
提供了toDataURL()方法
將畫(huà)布中的圖形轉(zhuǎn)換為圖片,而默認(rèn)情況下,toDataURL()
方法把圖形轉(zhuǎn)變成Base64
編碼格式的png
,其格式為data:image/png;base64,xxxxx
,而,
后面的內(nèi)容才是接口中需要的部分,所以需要對(duì)字符串進(jìn)行切割處理。前端部分具體見(jiàn)下圖:
注意事項(xiàng)(項(xiàng)目搭建前了解)
① 出現(xiàn)qps不足如何解決
Open api qps request limit reached
這個(gè)問(wèn)題官方也給出了具體的解決方案,在百度云控制臺(tái)可以免費(fèi)領(lǐng)取測(cè)試額度,也是對(duì)開(kāi)發(fā)者的一個(gè)福利。
② oauth 獲取錯(cuò)誤
0 [main] WARN com.baidu.aip.client.BaseClient - oauth get error, current state: STATE_TRUE_CLOUD_USER
{
"error_msg": "IAM Certification failed",
"error_code": 14
}
具體原因:
仔細(xì)檢查:APP_ID、API_KEY、SECRET_KEY
字符串中是否有空格
項(xiàng)目總結(jié)
使用百度云AI
把項(xiàng)目整體搭建下來(lái),可以很完美的實(shí)現(xiàn)最終的效果,人臉的識(shí)別速度也是相當(dāng)迅速的,一些細(xì)節(jié)處理的特別到位,比如:在進(jìn)行人臉識(shí)別的過(guò)程中眼睛必須對(duì)準(zhǔn)攝像頭,當(dāng)你的眼睛有所阻礙時(shí),會(huì)提示的某眼處有阻礙等等。但是在并發(fā)方面支持的并不是很到位!
新鮮出爐的代碼將會(huì)及時(shí)更新到Gitee
倉(cāng)庫(kù)
以上代碼屬于部分實(shí)現(xiàn),想要了解完整版請(qǐng)移步派大星的Gitee倉(cāng)庫(kù)
到此這篇關(guān)于Java實(shí)現(xiàn)人臉登錄、注冊(cè)等功能的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java人臉登錄、注冊(cè)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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