Android基于虹软SDK实现离线人脸识别
Posted lilihewo
tags:
篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Android基于虹软SDK实现离线人脸识别相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
一、需求
android端实现离线人脸识别功能，即对比两张人脸是否是同一个人。
二、解决方案
选用虹软人脸识别SDK来实现人脸特征数据比对。
三、步骤
1. 打开虹软开发者中心 开发者中心
2. 新建应用
3. 获取APP_ID，SDK_KEY，ACTIVE_KEY
4. 编写代码
4.1 填写SDK激活需要的APP_ID，SDK_KEY，ACTIVE_KEY
public static final String APP_ID = "官网获取的APP_ID";
public static final String SDK_KEY = "官网获取的SDK_KEY ";
public static final String ACTIVE_KEY = "官网获取的ACTIVE_KEY，如果是试用，就填写试用码";4.2 布局文件的编写，这里对比两张人脸来判断是否是同一个人。用两个ImageView显示人脸照片吧。
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools"
android:layout_width="match_parent"
android:layout_height="match_parent"
android:orientation="vertical">
<LinearLayout
android:layout_width="match_parent"
android:orientation="horizontal"
android:layout_height="wrap_content">
<ImageView
android:id="@+id/iv_register_image"
android:layout_width="200dp"
android:layout_height="200dp"
android:layout_weight="1"
android:maxHeight="200dp"
android:minHeight="100dp" />
<ImageView
android:id="@+id/iv_recognize_image"
android:layout_width="200dp"
android:layout_height="200dp"
android:layout_weight="1"
android:maxHeight="200dp"
android:minHeight="100dp" />
</LinearLayout>
<LinearLayout
android:layout_width="match_parent"
android:layout_height="wrap_content"
android:layout_marginTop="10dp"
android:orientation="horizontal">
<Button
android:layout_width="150dp"
android:layout_height="50dp"
android:layout_weight="1"
android:layout_marginLeft="30dp"
android:layout_marginRight="10dp"
android:background="@drawable/angle_button"
android:onClick="addRegisterImage"
android:text="添加注册照"
android:textColor="@android:color/white"
android:textSize="20sp" />
<Button
android:layout_width="150dp"
android:layout_height="50dp"
android:layout_weight="1"
android:layout_marginLeft="10dp"
android:layout_marginRight="30dp"
android:background="@drawable/angle_button"
android:onClick="addRecognizeImage"
android:text="添加识别照"
android:textColor="@android:color/white"
android:textSize="20sp" />
</LinearLayout>
<TextView
android:id="@+id/tv_similar"
android:layout_width="match_parent"
android:layout_height="wrap_content"
android:layout_marginTop="50dp"
android:text="相似度：--"
android:textColor="@android:color/black"
android:textSize="26sp" />
<Button
android:layout_width="match_parent"
android:layout_height="50dp"
android:layout_marginTop="200dp"
android:layout_marginLeft="80dp"
android:layout_marginRight="80dp"
android:background="@drawable/angle_button"
android:onClick="faceCompare"
android:text="人脸比对"
android:textColor="@android:color/white"
android:textSize="20sp" />
</LinearLayout>4.3 代码编写
4.3.1 激活人脸识别引擎，第一次使用需要联网激活SDK，激活成功后无需联网。
if (!isActivated(this))
runOnSubThread(() -> FaceEngine.activeOnline(this,
Constants.ACTIVE_KEY,
Constants.APP_ID,
Constants.SDK_KEY));
4.3.2 初始化人脸识别SDK
// 初始化人脸识别SDK
private void initEngine()
faceEngine = new FaceEngine();
faceEngineCode = faceEngine.init(this, DetectMode.ASF_DETECT_MODE_IMAGE, DetectFaceOrientPriority.ASF_OP_ALL_OUT,
6, INIT_MASK);
if (faceEngineCode != ErrorInfo.MOK)
showToast(getString(R.string.init_failed, faceEngineCode, ErrorCodeUtil.arcFaceErrorCodeToFieldName(faceEngineCode)));
4.3.3 人脸检测
// 人脸检测
private List<FaceInfo> detectFace(byte[] bgr24, int width, int height)
// 人脸信息集合（人脸框、人脸角度）
List<FaceInfo> faceInfoList = new ArrayList<>();
// 人脸检测
int detectCode = faceEngine.detectFaces(bgr24, width, height, FaceEngine.CP_PAF_BGR24, faceInfoList);
if (detectCode != 0 || faceInfoList.isEmpty())
showToast("face detection finished, code is " + detectCode + ", face num is " + faceInfoList.size());
return null;
return faceInfoList;
4.3.4 人脸特征提取
// 提取人脸特征数据
private FaceFeature extractFaceFeatureData(byte[] bgr24, int width, int height, List<FaceInfo> faceInfoList)
// 口罩信息结果
List<MaskInfo> maskInfoList = new ArrayList<>();
faceEngine.getMask(maskInfoList);
int isMask = MaskInfo.UNKNOWN;
if (!maskInfoList.isEmpty())
isMask = maskInfoList.get(0).getMask();
// 人脸特征
FaceFeature faceFeature = new FaceFeature();
faceEngine.extractFaceFeature(bgr24, width, height,
FaceEngine.CP_PAF_BGR24,
faceInfoList.get(0),
ExtractType.RECOGNIZE, isMask, faceFeature);
return faceFeature;
4.3.5 人脸特征比对
// 比较两个人脸的相似度
private float faceCompare(FaceFeature previewFaceFeature, FaceFeature idCardFaceFeature)
FaceSimilar faceSimilar = new FaceSimilar();
int compareCode = faceEngine.compareFaceFeature(previewFaceFeature, idCardFaceFeature, CompareModel.ID_CARD, faceSimilar);
if (compareCode == ErrorInfo.MOK)
// 两个人脸的相似度
float score = faceSimilar.getScore();
return score;
else
Log.i(TAG, "compare failed, code is : " + compareCode);
return 0;
4.3.6 实际效果
四、源码
需要完整源码的伙伴可以到这里下载
Android基于虹软SDK实现离线人脸识别
https://www.lilihewo.com/article/235.html
基于免费SDK实现人脸识别应用开发
随着人脸辨认技能运用范围不断扩展，如安在WindowsC#上依据免费SDK实现人脸辨认运用开发，正成为开发者们关怀的论题之一。
关于该需求，我引荐虹软视觉敞开平台的ArcFace3.0，免费、离线且可商用，包括人脸辨认、活体检测、年纪检测、性别检测等丰富功用，算法鲁棒性强，接入门槛低，同时支撑Windows、iOS、Android（包括Android10）、Linux，是广大开发者落地AI运用的利器。
为协助开发者快速上手，虹软工程师团队针对C#开发打磨了一期课程，以技能解析和专项答疑等形式协助开发者解决难题。主张有爱好测验ArcFace3.0的C#开发者能够提早学习，在实践开发中可事半功倍。
本期课程关键如下，对完好课程视频感爱好的开发者，能够经过百度查找"虹软技能公开课"观看。
一、关键一【3分钟跑通C#demo】
课程依据虹软人脸辨认SDK包中提供的示例代码，以实操的形式介绍了如何快速接入运用。接入进程在课程视频中有详细介绍。主张观看视频后自行测验装备，即可对虹软人脸辨认技能有一个开始的了解。
Demo装备进程如下：
1.下载Demo
2.查看本地系统环境是否符合要求：
a..NETFramework4.5.1及以上
b.MicrosoftVisualC++2013运转库
3.在虹软视觉敞开平台下载SDK，获取APPID、SDKKEY
4.装备运转Demo：
a.在App.config文件中装备APPID、SDKKEY
b.将SDKlib文件夹中dll文件拷贝到运转根目录下
c.如本地.NETFramework的版别高于4.5.1，直接修改项目的方针结构
二、关键二【ArcFace要点接口及参数介绍】
1．引擎初始化接口：ASFInitEngine()
【阐明】
引擎初始化接口用于初始化引擎，初始化中的参数设置用于界说引擎的特点和算法功用组合，与算法能够呈现出的作用休戚相关。
初始化失利时，依据错误码查询原因即可。参数设置是开发者最关怀的核心问题，也是保障在实践运用场景中最大化发挥算法作用的关键。视频中首要介绍以下几个参数在实践场景下如何运用。
【重要参数阐明】
·detectMode（检测形式）:
ASF_DETECT_MODE_VIDEOvideo形式：适用于摄像头预览，视频文件辨认
ASF_DETECT_MODE_IMAGEimage形式：适用于静态图片辨认。
·detectFaceScaleVal（最小人脸尺度）：代表人脸尺度相关于图片长边的占比，数值越大，能检测更小的人脸，效值范围[2,32]，video形式引荐值为16，image形式引荐值32。
·combinedMask（算法功用组合）：主张依据具体事务合理挑选算法功用组合，假如功用挑选越多，占用的内存越大。
2．人脸特征提取接口：ASFFaceFeatureExtract()
【阐明】当人脸检测完结时，能够依据获取的人脸信息经过此接口进行对应人脸的特征提取。
【重要参数阐明】
·faceInfo：特征提取需求单张精确的人脸位置和视点，否则或许会报81925。
·featureFeature：算法返回的人脸特征值，包括特征byte数组及特征长度，特征数据库存取操作应存取特征byte数组。
3．人脸特点检测：ASFProcess()
【阐明】人脸检测成功后，能够依据人脸信息经过此接口检测人脸特点，如年纪、性别等。
【重要参数阐明】
·combinedMask：只支撑引擎初始化时指定需求检测的功用，如引擎初始化时，mask指定为年纪和性别，则不能检测3D视点等其他特点。
·支撑的特点：ASF_AGE（年纪）、ASF_GENDER（性别）、ASF_FACE3DANGLE（3D视点）、ASF_LIVENESS（RGB活体）。
·Process()检测后可依据ASFGetXXX()接口获取对应特点检测成果。
三、关键三【视频流辨认和活体检测】
下图为常见视频流辨认和活体检测的逻辑流程图：
【多线程策略】
·主线程：包括人脸追寻以及画面预览功用。
·FR线程：用于人脸特征提取和特征查找。
·活体线程：用于人脸活体检测。
【优化策略】
·FaceID：依据FaceID标识一个人，从进入画面到脱离画面，对这一人脸只做一次辨认即可，大大降低系统资源占用。
·测验次数：同一张人脸，特征提取失利能够做有限次数的测验，提高交互作用。
四、关键四【常见问题答疑】
1.多线程调用问题
a.同一个引擎能够运用多线程调用不同算法。
b.多线程调用同一个算法接口需求启用不同的引擎。
2.VIDEO和IMAGE形式的区别
VIDEO形式：
a.对视频流中的人脸进行追寻，人脸框滑润过渡，不会呈现跳框的现象。
b.用于预览数据的人脸追寻，处理速度快，可避免呈现卡顿问题。
c.在视频形式引进faceId帧，该值用于标记一张人脸，当一个人脸从进入画面直到脱离画面，faceId值不变。可用于事务中优化程序功能。
IMAGE形式：
a.针对单张图片进行人脸检测精度更高。
b.在注册人脸库时，我们主张运用精度更高的IMAGE形式。
3.非托管内存的操作
C#调用C++SDK接口，有些传参需求以Intptr的形式。
a.复制前应先为Intptr请求内存；
b.当IntPtr不运用时，需求及时手动开释。
4.人脸特征数据库的存储
人脸特征提取接口返回的featureFeature对应ASF_FaceFeature，数据库存储应将ASF_FaceFeature.feature转化为byte[]再进行数据库存储，featureSize表示byte[]的长度。
5.SDKdll文件的引用方法（运用DllImport方法）
a.运用相对路径，将dll直接放到执行目录下（web程序不主张运用）；
b.运用绝对路径；
c.将dll文件放到系统盘Windows下的System32文件夹下；
d.为dll文件所在文件夹添加环境变量。
以上是关于Android基于虹软SDK实现离线人脸识别的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章