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前言
明天下班照例先上 B 乎摸了会鱼，而后在热榜上看到这样一个问题
上面的答复也都挺有意思，有说这是 真•小学生克星 的，也有放心 人脸信息被频繁采集 的，还有说 人脸识别肯定要穿上衣服 的，总之大伙对人脸识别这玩意谈兴挺高的。
作为一个臭敲代码的，我想的则是我能不能用 Java 实现一个简略的人脸识别性能？那说干就干！
人脸识别的十个关键技术
那开干之前，首先咱们必定要晓得人脸识别实现须要攻破哪些难题，查了一些材料后总结了以下十个须要解决的要害
- 人脸检测（Face Detection）：是检测出图像中人脸所在位置的一项技术
- 人脸配准（Face Alignment）：是定位出人脸上五官关键点坐标的一项技术
- 人脸属性辨认（Face Attribute）：是辨认出人脸的性别、年龄、姿势、表情等属性值的一项技术
- 人脸提特色（FaceFeatureExtraction）：是将一张人脸图像转化为一串固定长度的数值的过程
- 人脸比对（Face Compare）：是掂量两个人脸之间类似度的算法
- 人脸验证（Face Verification）：是断定两个人脸图是否为同一人的算法
- 人脸识别（Face Recognition）：是辨认出输出人脸图对应身份的算法
- 人脸检索：是查找和输出人脸类似的人脸序列的算法
- 人脸聚类（Face Cluster）：是将一个汇合内的人脸依据身份进行分组的算法
- 人脸活体（Face Liveness）：是判断人脸图像是来自真人还是来自攻打假体 (照片、视频等) 的办法
enmmm，查了很多材料后发现人脸识别技术还是挺简单的，本人用 Java 手撕一个辨认算法有点不切实际，毕竟实力不容许我这么嚣张，还是借助三方的 SDK 吧！
哈哈，打脸来得太快，真是猝不及防。
找了一圈发现一个收费的人脸识别 SDK：ArcSoft，地址：https://ai.arcsoft.com.cn
这个平台能够一键生成 APPID、SDK KEY 后续会用到，依据须要抉择不同的环境（本文基于 windows 环境），而后下载 SDK 是一个压缩包。
Java 我的项目搭建
终于在我的苦苦搜查之下终于，找到一个 ArcSoft 的 Java 版本 Demo，开源真是一件美妙的事件，话不多说，开干！
1、下载 demo 我的项目
github 地址：https://github.com/xinzhfiu/A…，本地搭建数据库，创立表:user_face_info。这个表次要用来存人像特色，其中次要的字段 face_feature 用二进制类型 blob 寄存人脸特色。
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 '人脸惟一 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 '人脸特色',
`create_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创立工夫',
`update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新工夫',
`fpath` varchar(255) COMMENT '照片门路',
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、批改 application.properties 文件
整个我的项目还是比拟残缺的，只需改一些配置即可启动，但有几点留神的中央，后边会重点阐明。
config.arcface-sdk.sdk-lib-path：寄存 SDK 压缩包中的三个.dll 文件的门路
config.arcface-sdk.app-id：开发者核心的 APPID
config.arcface-sdk.sdk-key：开发者核心的 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=junkang3、根目录创立 lib 文件夹
在我的项目根目录创立文件夹 lib, 将下载的 SDK 压缩包中的 arcsoft-sdk-face-2.2.0.1.jar 放入我的项目根目录
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 援用不到
<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、启动我的项目
到此为止配置实现，run Application 文件启动
测试一下 demo，如下页面即启动胜利
开始操作
1、录入人脸图像
页面输出名称，点击摄像头注册调起本地摄像头，提交后将以后图像传入后盾，辨认提取以后人脸体征，保留至数据库。
2、人脸比照
录入完人脸图像后测试一下是否辨认胜利，提交以后的图像，发现辨认胜利类似度 92%。然而作为程序员对什么事件都要持狐疑的态度，这后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，发现提醒“人脸不匹配”，证实真的有进行比对。
源码剖析
简略看了一下我的项目源码，剖析一下实现的过程：
页面和 JS 一看就是后端程序员写的，不要问我问为什么？懂的都懂，哈哈哈 ~，源码这里就不贴了，太累赘，感兴趣的能够着重去看看上面这三个局部。
1、JS 调起本地摄像头拍照，上传图片文件字符串
2、后盾解析图片，提取人像特色
后盾解析前端传过来的图片，提取人像特色存入数据库，人像特色的提取次要是靠 FaceEngine 引擎，顺着源码一路看上来，本人满腹经纶切实是没懂具体是个什么样的算法。
3、人像特色比照
人脸识别：将前端传入的图像通过人像特征提取后，和库中已存在的人像信息比照剖析
后盾解析前端传过来的图片，提取人像特色存入数据库，人像特色的提取次要是靠 FaceEngine 引擎，顺着源码一路看上来，本人满腹经纶切实是没懂具体是个什么样的算法。
整个人脸识别性能的大抵流程图如下：
总结
整个我的项目的设计思路比拟清晰，难点在于人脸识别引擎 和 前端 JS 局部代码，其余的性能比拟平时。
最初，点赞加转发好吗各位铁汁！
