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之前不是做了个开源项目嘛,在做完
GitHub
登录后,想着再显得有逼格一点,说要再加个人脸识别登录,就我这佛系的开发进度,过了一周总算是抽时间安排上了。
源码在文末
其实最近对写文章有点小抵触,写的东西没人看,总有点小失落,好在有同行大佬们的开导让我重拾了信心。调整了自己的心态,只要我分享的东西对大家有帮助就好,至于多少人看那就随缘吧!
废话不多说先看人脸识别效果动态,马赛克有点重哈,没办法长相实在是拿不出手。
前端登录页打开摄像头,进行人脸识别, 注意:只识别画面中是不是有人脸
识别到人脸后,拍照上传当前画面图片
后端接受图片并调用人脸库SDK,对人像进行比对,通过则登录成功,并将人像信息注册到人脸库和本地
MySQL
。
接下来我们开始对图片进行比对,百度云提供了一个在线的人脸库,用户登录我们先在人脸库查询人像是否存在,存在则表示登录成功,如果不存在则注册到人脸库。每个图片有一个唯一标识
face_token
。
百度人脸识别
API
实现比较简单,需要特别注意参数
image_type
,它有三种类型
BASE64
:图片的base64值,base64编码后的图片数据,编码后的图片大小不超过2M;URL
:图片的
URL
地址( 可能由于网络等原因导致下载图片时间过长);FACE_TOKEN
:人脸图片的唯一标识,调用人脸检测接口时,会为每个人脸图片赋予一个唯一的
FACE_TOKEN
,同一张图片多次检测得到的
FACE_TOKEN
是同一个。而我们这里使用的是图片
BASE64
文件,所以
image_type
要设置成
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;
}
项目是前后端分离的,但为了大家学习方便,我把人脸识别页面整合到了后端项目。
最后 run FireControllerApplication 访问地址:http://localhost:8082/face 即可。
源码
GitHub
地址:
https://github.com/chengxy-nds/fire.git
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