用 Java 实现人脸识别功能（附源码） (2)

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引用不到

<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、启动项目

到此为止配置完成，run Application文件启动

测试一下：:8089/demo，如下页面即启动成功

操作

1、录入人脸图像

页面输入名称，点击摄像头注册调起本地摄像头，提交后将当前图像传入后台，识别提取当前人脸体征，保存至数据库。

2、人脸对比

录入完人脸图像后测试一下能否识别成功，提交当前的图像，发现识别成功相似度92%。但是作为程序员对什么事情都要持怀疑的态度，这结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，发现提示“人脸不匹配”，证明真的有进行比对。

源码分析

简单看了一下项目源码，分析一下实现的过程：

页面和JS一看就是后端程序员写的，不要问我问为什么？懂的自然懂，哈哈哈 ~ ，

1、JS调起本地摄像头拍照，上传图片文件字符串

function getMedia() { $("#mainDiv").empty(); let videoComp = " <video id=\'video\' width=\'500px\' height=\'500px\' autoplay=\'autoplay\' style=\'margin-top: 20px\'></video><canvas id=\'canvas\' width=\'500px\' height=\'500px\' style=\'display: none\'></canvas>"; $("#mainDiv").append(videoComp); let constraints = { video: {width: 500, height: 500}, audio: true }; //获得video摄像头区域 let video = document.getElementById("video"); //这里介绍新的方法，返回一个 Promise对象 // 这个Promise对象返回成功后的回调函数带一个 MediaStream 对象作为其参数 // then()是Promise对象里的方法 // then()方法是异步执行，当then()前的方法执行完后再执行then()内部的程序 // 避免数据没有获取到 let promise = navigator.mediaDevices.getUserMedia(constraints); promise.then(function (MediaStream) { video.srcObject = MediaStream; video.play(); }); // var t1 = window.setTimeout(function() { // takePhoto(); // },2000) } //拍照事件 function takePhoto() { let mainComp = $("#mainDiv"); if(mainComp.has(\'video\').length) { let userNameInput = $("#userName").val(); if(userNameInput == "") { alert("姓名不能为空!"); return false; } //获得Canvas对象 let video = document.getElementById("video"); let canvas = document.getElementById("canvas"); let ctx = canvas.getContext(\'2d\'); ctx.drawImage(video, 0, 0, 500, 500); var formData = new FormData(); var base64File = canvas.toDataURL(); var userName = $("#userName").val(); formData.append("file", base64File); formData.append("name", userName); formData.append("groupId", "101"); $.ajax({ type: "post", url: "/faceAdd", data: formData, contentType: false, processData: false, async: false, success: function (text) { var res = JSON.stringify(text) if (text.code == 0) { alert("注册成功") } else { alert(text.message) } }, error: function (error) { alert(JSON.stringify(error)) } }); } else{ var formData = new FormData(); let userName = $("#userName").val(); formData.append("groupId", "101"); var file = $("#file0")[0].files[0]; var reader = new FileReader(); reader.readAsDataURL(file); reader.onload = function () { var base64 = reader.result; formData.append("file", base64); formData.append("name",userName); $.ajax({ type: "post", url: "/faceAdd", data: formData, contentType: false, processData: false, async: false, success: function (text) { var res = JSON.stringify(text) if (text.code == 0) { alert("注册成功") } else { alert(text.message) } }, error: function (error) { alert(JSON.stringify(error)) } }); location.reload(); } } }

2、后台解析图片，提取人像特征