怎么用Java實(shí)現(xiàn)PC人臉識(shí)別登錄

這篇文章主要講解了“怎么用Java實(shí)現(xiàn)PC人臉識(shí)別登錄”，文中的講解內(nèi)容簡(jiǎn)單清晰，易于學(xué)習(xí)與理解，下面請(qǐng)大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學(xué)習(xí)“怎么用Java實(shí)現(xiàn)PC人臉識(shí)別登錄”吧！

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實(shí)現(xiàn)原理

我們看一下實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別登錄的大致流程，三個(gè)主要步驟：

前端登錄頁打開攝像頭，進(jìn)行人臉識(shí)別，注意：只識(shí)別畫面中是不是有人臉
識(shí)別到人臉后，拍照上傳當(dāng)前畫面圖片
后端接受圖片并調(diào)用人臉庫SDK，對(duì)人像進(jìn)行比對(duì)，通過則登錄成功，并將人像信息注冊(cè)到人臉庫和本地MySQL。

前端實(shí)現(xiàn)

上邊說過要在前端識(shí)別到人臉，所以這里就不得不借助工具了，我使用的 tracking.js，一款輕量級(jí)的前端人臉識(shí)別框架。

前端 Vue 代碼實(shí)現(xiàn)邏輯比較簡(jiǎn)單，tracking.js 打開攝像頭識(shí)別到人臉信息后，對(duì)視頻圖像拍照，將圖片信息上傳到后臺(tái)，等待圖片對(duì)比的結(jié)果就可以了。

data() {
       return {
           showContainer: 
true,   
// 顯示
           tracker: 
null,
           tipFlag: 
false,         
// 提示用戶已經(jīng)檢測(cè)到
           flag: 
false,            // 判斷是否已經(jīng)拍照
           context: 
null,          // canvas上下文
           removePhotoID: 
null,    // 停止轉(zhuǎn)換圖片
           scanTip: 
'人臉識(shí)別中...',// 提示文字
           imgUrl: 
'',              // base64格式圖片
           canvas: 
null
       }
   },
   mounted() {
       this.playVideo()
   },
   methods: {

       playVideo() {
           var video = 
document.getElementById('video');
           this.canvas = 
document.getElementById('canvas');
           this.context = 
this.canvas.getContext('2d');
           this.tracker = 
new tracking.ObjectTracker('face');
           this.tracker.setInitialScale(4);
           this.tracker.setStepSize(2);
           this.tracker.setEdgesDensity(0.1);

           tracking.track('#video', 
this.tracker, {camera: 
true});

           this.tracker.on('track', 
this.handleTracked);
       },

       handleTracked(event) {
               this.context.clearRect(0, 
0, 
this.canvas.width, 
this.canvas.height);
               if (event.data.length === 
0) {
                   this.scanTip = 
'未識(shí)別到人臉'
               } 
else {
                   if (!this.tipFlag) {
                       this.scanTip = 
'識(shí)別成功，正在拍照，請(qǐng)勿亂動(dòng)~'
                   }
                   // 1秒后拍照，僅拍一次
                   if (!this.flag) {
                       this.scanTip = 
'拍照中...'
                       this.flag = 
true
                       this.removePhotoID = setTimeout(() => {
                               this.tackPhoto()
                               this.tipFlag = 
true
                           },
                           2000
                       )
                   }
                   event.data.forEach(this.plot);
               }
       },

       plot(rect){
           this.context.strokeStyle = 
'#eb652e';
           this.context.strokeRect(rect.x, rect.y, rect.width, rect.height);
           this.context.font = 
'11px Helvetica';
           this.context.fillStyle = 
"#fff";
           this.context.fillText('x: ' + rect.x + 
'px', rect.x + rect.width + 
5, rect.y + 
11);
           this.context.fillText('y: ' + rect.y + 
'px', rect.x + rect.width + 
5, rect.y + 
22);
       },

       // 拍照
       tackPhoto() {

           this.context.drawImage(this.$refs.refVideo, 
0, 
0, 
500, 
500)
           // 保存為base64格式
           this.imgUrl = 
this.saveAsPNG(this.$refs.refCanvas)
           var formData = 
new FormData();
           formData.append("file", 
this.imgUrl);
           this.scanTip = 
'登錄中，請(qǐng)稍等~'

           axios({
               method: 
'post',
               url: 
'/faceDiscern',
               data: formData,
           }).then(function (response) {
               alert(response.data.data);
               window.location.href="http://127.0.0.1:8081/home";
           }).catch(function (error) {
               console.log(error);
           });

           this.close()
       },

       // 保存為png,base64格式圖片
       saveAsPNG(c) {
           return c.toDataURL('image/png', 
0.3)
       },

       // 關(guān)閉并清理資源
       close() {
           this.flag = 
false
           this.tipFlag = 
false
           this.showContainer = 
false
           this.tracker && 
this.tracker.removeListener('track', 
this.handleTracked) && tracking.track('#video', 
this.tracker, {camera: 
false});
           this.tracker = 
null
           this.context = 
null
           this.scanTip = 
''
           clearTimeout(this.removePhotoID)
       }
   }

人臉識(shí)別

之前也搞過一個(gè)人臉識(shí)別案例，不過調(diào)用SDK的方式太過繁瑣，而且代碼量巨大。所以這次為了簡(jiǎn)化實(shí)現(xiàn)，改用了百度的人臉識(shí)別API，沒想到出乎意料的簡(jiǎn)單。

別抬杠問我為啥不自己寫人臉識(shí)別工具，別問，問就是不會(huì)

怎么用Java實(shí)現(xiàn)PC人臉識(shí)別登錄

百度云人臉識(shí)別的API非常友好，各種操作的 demo都寫好了，拿過來簡(jiǎn)單改改就可以。

第一步先獲取token，這是調(diào)用百度人臉識(shí)別API的基礎(chǔ)。

https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?
grant_type=client_credentials&
client_id=【百度云應(yīng)用的AK】&
client_secret=【百度云應(yīng)用的SK】

接下來我們開始對(duì)圖片進(jìn)行比對(duì)，百度云提供了一個(gè)在線的人臉庫，用戶登錄我們先在人臉庫查詢?nèi)讼袷欠翊嬖?，存在則表示登錄成功，如果不存在則注冊(cè)到人臉庫。每個(gè)圖片有一個(gè)唯一標(biāo)識(shí)face_token。

怎么用Java實(shí)現(xiàn)PC人臉識(shí)別登錄

百度人臉識(shí)別 API 實(shí)現(xiàn)比較簡(jiǎn)單，需要特別注意參數(shù)image_type，它有三種類型

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)。

而我們這里使用的是圖片BASE64文件，所以image_type要設(shè)置成BASE64。

    @Override
   public BaiDuFaceSearchResult 
faceSearch(String file) {

       try {
           byte[] decode = Base64.decode(Base64Util.base64Process(file));
           String faceFile = Base64Util.encode(decode);

           Map<String, Object> 
map = 
new HashMap<>();
           map.put("image", faceFile);
           map.put("liveness_control", 
"NORMAL");
           map.put("group_id_list", 
"user");
           map.put("image_type", 
"BASE64");
           map.put("quality_control", 
"LOW");
           String param = GsonUtils.toJson(map);

           String result = HttpUtil.post(faceSearchUrl, 
this.getAccessToken(), 
"application/json", param);
           BaiDuFaceSearchResult searchResult = JSONObject.parseObject(result, BaiDuFaceSearchResult.class);
           log.info(" faceSearch: {}", JSON.toJSONString(searchResult));
           return searchResult;
       } 
catch (Exception e) {
           log.error("get faceSearch error {}", e.getStackTrace());
           e.getStackTrace();
       }
       return null;
   }

   @Override
   public BaiDuFaceDetectResult 
faceDetect(String file) {

       try {
           byte[] decode = Base64.decode(Base64Util.base64Process(file));
           String faceFile = Base64Util.encode(decode);

           Map<String, Object> 
map = 
new HashMap<>();
           map.put("image", faceFile);
           map.put("face_field", 
"faceshape,facetype");
           map.put("image_type", 
"BASE64");
           String param = GsonUtils.toJson(map);

           String result = HttpUtil.post(faceDetectUrl, 
this.getAccessToken(), 
"application/json", param);
           BaiDuFaceDetectResult detectResult = JSONObject.parseObject(result, BaiDuFaceDetectResult.class);
           log.info(" detectResult: {}", JSON.toJSONString(detectResult));
           return detectResult;
       } 
catch (Exception e) {
           log.error("get faceDetect error {}", e.getStackTrace());
           e.getStackTrace();
       }
       return null;
   }

   @Override
   public BaiDuFaceAddResult 
addFace(String file, UserFaceInfo userFaceInfo) {

       try {
           byte[] decode = Base64.decode(Base64Util.base64Process(file));
           String faceFile = Base64Util.encode(decode);

           Map<String, Object> 
map = 
new HashMap<>();
           map.put("image", faceFile);
           map.put("group_id", 
"user");
           map.put("user_id", userFaceInfo.getUserId());
           map.put("user_info", JSON.toJSONString(userFaceInfo));
           map.put("liveness_control", 
"NORMAL");
           map.put("image_type", 
"BASE64");
           map.put("quality_control", 
"LOW");
           String param = GsonUtils.toJson(map);

           String result = HttpUtil.post(addfaceUrl, 
this.getAccessToken(), 
"application/json", param);
           BaiDuFaceAddResult addResult = JSONObject.parseObject(result, BaiDuFaceAddResult.class);
           log.info("addResult: {}", JSON.toJSONString(addResult));
           return addResult;
       } 
catch (Exception e) {
           log.error("get addFace error {}", e.getStackTrace());
           e.getStackTrace();
       }
       return null;
   }

感謝各位的閱讀，以上就是“怎么用Java實(shí)現(xiàn)PC人臉識(shí)別登錄”的內(nèi)容了，經(jīng)過本文的學(xué)習(xí)后，相信大家對(duì)怎么用Java實(shí)現(xiàn)PC人臉識(shí)別登錄這一問題有了更深刻的體會(huì)，具體使用情況還需要大家實(shí)踐驗(yàn)證。這里是創(chuàng)新互聯(lián)，小編將為大家推送更多相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的文章，歡迎關(guān)注！

網(wǎng)站題目：怎么用Java實(shí)現(xiàn)PC人臉識(shí)別登錄
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