如何基于SpringBoot实现人脸识别功能
目录
- 前言
- 需求分析
- 一、人脸注册
- 二、人脸登录
- 具体实现
- 一、人脸注册
- 二、刷脸登录
- 总结
前言
去年在公司参与了一个某某机场建设智能机场的一个项目，人脸登机是其中的一个功能模块，当时只是写了后台的接口，调用人脸识别设备的api，给闸机回传数据信号，以保障该功能的正常使用。
当时因为项目进度紧张，手里还有其他项目赶进度，也就没时间去分享这个功能的实现。前几天刷脸进公司大楼的时候，突然想起来应该写一个功能类似的demo分享个人的一些小小的经验。在当时项目中刷脸的设备终端是采购某某AI公司，当然咱们在demo里面也不可能买一台那东西来瞎搞，于是乎就拿系统刷脸登录来练练手，人脸识别解决方案就用百度云的吧，当然腾讯、阿里这方面也很牛逼的。
需求分析
一、人脸注册
step1：人像采集。在注册页面上用html中video组件和js调用笔记本摄像头，并抓取人像图片。没有摄像头的笔记本、台式机的童鞋告辞吧，走好不送。。。
step2：人像上传至项目文件夹。将在页面采集到的人像数据转换成bash64字符传输到web后台，在后台将bash64转换成图片上传至项目文件夹。
step3：将用户的注册信息写入数据库，用户的照片使用路径存储。
step4：将采集到的人像信息（bash64）上传至百度云的人脸识别云端服务器。ps这块实现也可离线私有化处理方案，有兴趣的童鞋可自行研究。
二、人脸登录
step1：人像采集。在登录页面上用html中video组件和js调用笔记本摄像头，并抓取人像图片。
step2：人像数据传输。抓取的人脸图片信息回传至web后台。
step3：人像比对。在web后台实例化并调用百度云人脸识别的sdk，将登录页面采集到的图像数据和注册的图像信息相比对（这块是百度云人脸识别解决方案实现的，也是最牛B的地方），返回的比分大于95分即可实现登录。
具体实现
好了，前言和需求分析也哔哔了这么久了，接下来是实现和上代码了。
一、人脸注册
前端页面代码
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Insert title here</title>
<style type="text/css">
/**解决浏览器兼容性问题**/
*{margin: 0;padding: 0;}
html,body{width: 100%;height: 100%;}/**/
body{background: url(img/bg03.jpg) no-repeat center;}
h1{color: #fff;text-align: center;line-height: 80px;}
.media{width: 534px;height: 400px;margin: 40px auto 0;
}
#register{width: 200px;height:50px;background-color: #2196f3; margin: 60px auto 0;
text-align: center;line-height: 50px;color: #fff;border-radius: 10px;}
#canvas{display: none;}
#shuru{width: 200px;height:50px;background-color: #2196f3; margin: 20px auto 0;}
</style>
</head>
<body>
<h1>百度云人脸注册</h1>
<div id="shuru">
用户名：
<input type="text" name="username" id="username"/>
</div>
<div class="media">
<video id="video" width="450" height="300" src="" autoplay></video>
<canvas id="canvas" width="450" height="300"></canvas>
</div>
<button id="register" >确定注册</button>
<script type="text/javascript" src="js/jquery-3.3.1.js"></script>
<script type="text/javascript">
/**调用摄像头，获取媒体视频流**/
var video = document.getElementById('video');
//返回画布二维画图环境
var userContext = canvas.getContext("2d");
var getUserMedia =
//浏览器兼容,表示在火狐、Google、IE等浏览器都可正常支持
(navigator.getUserMedia || navigator.webkitGetUserMedia || navigator.mozGetUserMedia || navigator.msGetUserMedia)
//getUserMedia.call(要调用的对象，约束条件，调用成功的函数，调用失败的函数)
getUserMedia.call(navigator,{video: true,audio: false},function(localMediaStream){
//获取摄像头捕捉的视频流
video.srcObject=localMediaStream;
},function(e){
console.log("获取摄像头失败！！")
});
//点击按钮注册事件
var btn = document.getElementById("register");
btn.onclick = function () {
var username = $("#username").val();
alert($("#username").val());
if(username != null){
//点击按钮时拿到登陆者面部信息
userContext.drawImage(video,0,0,450,300);
var userImgSrc = document.getElementById("canvas").toDataURL("img/png");
//拿到bash64格式的照片信息
var faceBase = userImgSrc.split(",")[1];
//ajax异步请求
$.ajax({
url: "register",
type: "post",
data: {"faceBase": faceBase,
"userName": username
},
success: function(result){
if(result === '1'){
alert("注册成功！！，点击确认跳转至登录页面");
window.location.href="toLogin" rel="external nofollow" ;
}else if(result === '2'){
alert("您已经注册过啦！！");
}else{
alert("系统错误！！");
}
}
})
}else{
alert("用户名不能为空");
}
}
</script>
</body>
</html>
页面截图，本人太帅，先行打码，嘿嘿
后台具体代码如下:
private static final String APP_ID = "****";
private static final String API_KEY = "*******";
private static final String SECRET_KEY = "*******";
@Autowired
private IUserService userService;
@RequestMapping(value = "register",method = RequestMethod.POST)
public String register(String userName,String faceBase) throws IOException {
if(!StringUtils.isEmpty(userName) && !StringUtils.isEmpty(faceBase)) {
//文件上传的地址
String upPath = ResourceUtils.getURL("classpath:").getPath()+"static\photo";
//用于查看路径是否正确
System.out.println(upPath);
// 图片名称
String fileName = userName+System.currentTimeMillis() + ".png";
System.out.println(upPath+"\"+fileName);
File file = new File(upPath+"\"+fileName);
//初始化百度云的AipFace
AipFace client = new AipFace(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY);
//往自己demo数据库里插入一条用户数据
Users user = new Users();
user.setUserName(userName);
user.setUserPhoto(upPath+"\"+fileName);
Users exitUser = userService.selectUserByName(user);
if(exitUser != null) {
return "2";
}
userService.addUsers(user);
// 往自己demo服务器里面上传摄像头捕获的图片
GenerateImage(faceBase, file);
//向百度云人脸库插入一张人脸
facesetAddUser(client,faceBase,userName);
}
return "1";
}
APP_ID 、API_KEY、SECRET_KEY三个参数分别为百度云人脸识别上面的三个数据项，如下图
点击完注册按钮后，就会发现。。。
1
2
3
4
到这就算一个用户注册成功了，个人这张大帅脸也算是录进去了，下面就是刷脸登录了。面试题推荐：面试前可以在这里刷刷题，很巴适！（Java版）
二、刷脸登录
当我注册完后就会进入登录页面
这时我点击登录按钮，js触发后台方法，具体入下：
@RequestMapping(value = "login",method = RequestMethod.POST)
public String login(String faceBase) {
String faceData = faceBase;
//进行人像数据对比
AipFace client = new AipFace(APP_ID,API_KEY,SECRET_KEY);
Double num = verifyUser(faceData,client);
if(num>95) {
return "1";
}else {
return "2";
}
}
/**
* 人脸比对
* @param imgBash64 照片转bash64格式
* @param imgType 类型
* @param groupList 百度云人脸识别用户组
* @return
*/
public Double verifyUser(String imgBash64,AipFace client) {
// 传入可选参数调用接口
HashMap<String, String> options = new HashMap<String, String>();
JSONObject res = client.search(imgBash64, "BASE64", "user_01", options);
System.out.println(res.toString(2));
System.out.println(res.getJSONObject("result"));
System.out.println(res.getJSONObject("result").getJSONArray("user_list"));
JSONObject user = (JSONObject) res.getJSONObject("result").getJSONArray("user_list").get(0);
Double score = (Double) user.get("score");
return score;
}
接着我正面面对摄像头，点击登录按钮，就进入了一个大大的success页面
我侧脸或者拿照片试一下，不好意思，您老只能是404了
以上就是整个实现的思路和一些步骤了，demo涉及的类和页面比较多，不方便一一截图。
综合而言实现还是比较简单的，牛逼的地方都在人家百度云那边呢，咱们只是根据需求合理利用人家的解决方案罢了。其实如果不是很牛逼的专项技术研发公司，做项目能合理利用别人的产品是最有效率的，项目建设最重要的还是投入产出比嘛。与其自己团队苦苦研究，花点成本买人家的成品直接用它不香吗？
总结
到此这篇关于如何基于SpringBoot实现人脸识别功能的文章就介绍到这了,更多相关SpringBoot人脸识别功能内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！
相关推荐
-
springboot集成opencv实现人脸识别功能的详细步骤
前言 项目中检测人脸图片是否合法的功能,之前用的是百度的人脸识别接口,由于成本高昂不得不寻求替代方案. 什么是opencv? OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库,可以运行在Linux.Windows.Android和Mac OS操作系统上.轻量级而且高效--由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Java.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. 项目集成步骤 由于项目是放在Linux系统中跑的
-
如何基于SpringBoot实现人脸识别功能
目录 前言 需求分析 一.人脸注册 二.人脸登录 具体实现 一.人脸注册 二.刷脸登录 总结 前言 去年在公司参与了一个某某机场建设智能机场的一个项目,人脸登机是其中的一个功能模块,当时只是写了后台的接口,调用人脸识别设备的api,给闸机回传数据信号,以保障该功能的正常使用. 当时因为项目进度紧张,手里还有其他项目赶进度,也就没时间去分享这个功能的实现.前几天刷脸进公司大楼的时候,突然想起来应该写一个功能类似的demo分享个人的一些小小的经验.在当时项目中刷脸的设备终端是采购某某AI公司,当然咱
-
如何基于webRTC实现人脸识别功能
目录 前言 安装rust 构建tauri应用 添加人脸识别API 总结 前言 首先我们需要先了解一下什么是webRTC 他能做什么 webRTC主要是帮我们处理多媒体应用,如音视频通话,屏幕共享都可以实现,主要基于浏览器API调用,其底层浏览器会调用native C++ 等一些库帮我们实现的,而我们在应用层掉API 即可. 桌面程序我们选择 tauri 而不是 electron 体积更小 electron 的 架构是 将 Node.js 集成到 Chromium 中 因此啥也不写打包完之后体积也
-
Python基于OpenCV库Adaboost实现人脸识别功能详解
本文实例讲述了Python基于OpenCV库Adaboost实现人脸识别功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 以前用Matlab写神经网络的面部眼镜识别算法,研究算法逻辑,采集大量训练数据,迭代,计算各感知器的系数...相当之麻烦~而现在运用调用pythonOpenCV库Adaboost算法,无需知道算法逻辑,无需进行模型训练,人脸识别变得相当之简单了. 需要用到的库是opencv(open source computer vision),下载安装方式如下: 使用pip install num
-
基于Python实现人脸识别和焦点人物检测功能
写在前面的话 基于dlib库的模型,实现人脸识别和焦点人物的检测.最后呈现的效果为焦点人物的识别框颜色与其他人物框不一样. 准备工作 需要安装好python环境,安装好dlib.opencv-python库等,具体可以看报错信息(可以使用PyCharm来运行和编辑py文件),然后把需要的库补全,文章最后会有完整代码,但是需要与shape_predictor_68_face_landmarks.dat模型文件同处一个路径下,然后启用.(百度可以下载到) 设计过程 因为是在自己电脑完成的必做题设计,
-
基于Python搭建人脸识别考勤系统
目录 介绍 人脸识别的实际应用 构建人脸识别系统的步骤 安装库 导入库 加载图像 查找人脸位置并绘制边界框 为人脸识别训练图像 构建人脸识别系统 人脸识别系统面临的挑战 结论 介绍 在本文中,你将学习如何使用 Python 构建人脸识别系统.人脸识别比人脸检测更进一步.在人脸检测中,我们只检测人脸在图像中的位置,但在人脸识别中,我们制作了一个可以识别人的系统. "人脸识别是验证或识别图片或视频中的人的挑战.大型科技巨头仍在努力打造更快.更准确的人脸识别模型." 人脸识别的实际应用 人脸
-
Java基于虹软实现人脸识别、人脸比对、活性检测等
目录 虹软 一.注册虹软开发者平台 二.开始使用SDK 虹软 免费,高级版本试用 支持在线.离线 有 Java SDK,C++ SDK 一.注册虹软开发者平台 点击注册 注册完成后可在“我的应用”中新建应用,获得 APP_ID 和 SDK_Key,请记住这两个信息,后续 SDK 中会用到. 接下来下载SDK就行了. 二.开始使用SDK SDK包结构在下载的sdk包中,包结构大概是这样 |—demo| |—ArcFaceDemo Demo工程|—doc| |—ARCSOFT_ARC_FACE_DE
-
小程序实现人脸识别功能(百度ai)
本文介绍了小程序实现人脸识别功能,分享给大家,具体如下: 文档中心:https://ai.baidu.com/docs#/Begin/a2bbf4b2 接入流程 1. 按照文档获取AppID.API Key.Secret Key,进行Access Token(用户身份验证和授权的凭证)的生成 const getBaiduToken = function () { return new Promise((resolve, reject) => { //自行获取APIKey.SecretKey co
-
微信小程序人脸识别功能代码实例
前几天偶然看见一个人脸识别的小程序demo,觉得很有趣下载下来想玩玩,结果只是一个框架而已用不了的,花了点时间完善一下 吐槽一下wx.uploadFile这个接口,真是个大坑,最开始调用时候,我以为它和同期的wx.downloadFile一样,只需要填入必须的参数就可以用,结果还是要配合后台php的 首先,upload这个接口的url和request一样指的是php的路径,而不是download一样文件路径 其次,我在最开始一直没弄懂这个"name"到底应该填什么,上传功能不好用我一直
-
python利用Opencv实现人脸识别功能
本文实例为大家分享了python利用Opencv实现人脸识别功能的具体代码,供大家参考,具体内容如下 首先:需要在在自己本地安装opencv具体步骤可以问度娘 如果从事于开发中的话建议用第三方的人脸识别(推荐阿里) 1.视频流中进行人脸识别 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import sys from PIL import Image def CatchUsbVideo(window_name, camera_idx): cv2.namedWindow(w