PC人臉識別登錄，出乎意料的簡單
之前不是做了個開源項(xiàng)目嘛，在做完GitHub登錄后，想著再顯得有逼格一點(diǎn)，說要再加個人臉識別登錄，就我這佛系的開發(fā)進(jìn)度，過了一周總算是抽時(shí)間安排上了。
源碼在文末
其實(shí)最近對寫文章有點(diǎn)小抵觸，寫的東西沒人看，總有點(diǎn)小失落，好在有同行大佬們的開導(dǎo)讓我重拾了信心。調(diào)整了自己的心態(tài)，只要我分享的東西對大家有幫助就好，至于多少人看那就隨緣吧！
廢話不多說先看人臉識別效果動態(tài)，馬賽克有點(diǎn)重哈，沒辦法長相實(shí)在是拿不出手。
實(shí)現(xiàn)原理
我們看一下實(shí)現(xiàn)人臉識別登錄的大致流程，三個主要步驟：
前端登錄頁打開攝像頭，進(jìn)行人臉識別，注意：只識別畫面中是不是有人臉
識別到人臉后，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，對人像進(jìn)行比對，通過則登錄成功，并將人像信息注冊到人臉庫和本地mysql。
前端實(shí)現(xiàn)
上邊說過要在前端識別到人臉，所以這里就不得不借助工具了，我使用的 tracking.js，一款輕量級的前端人臉識別框架。
前端 Vue 代碼實(shí)現(xiàn)邏輯比較簡單，tracking.js 打開攝像頭識別到人臉信息后，對視頻圖像拍照，將圖片信息上傳到后臺，等待圖片對比的結(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');
- thisthis.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 = '未識別到人臉'
- } else {
- if (!this.tipFlag) {
- this.scanTip = '識別成功，正在拍照，請勿亂動~'
- }
- // 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.$refs.refVideo, 0, 0, 500, 500)
- // 保存為base64格式
- thisthis.imgUrl = this.saveAsPNG(this.$refs.refCanvas)
- var formData = new FormData();
- formData.append("file", this.imgUrl);
- this.scanTip = '登錄中，請稍等~'
- 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)
- }
- }
人臉識別
之前也搞過一個人臉識別案例 《基于 Java 實(shí)現(xiàn)的人臉識別功能（附源碼）》 ，不過調(diào)用SDK的方式太過繁瑣，而且代碼量巨大。所以這次為了簡化實(shí)現(xiàn)，改用了百度的人臉識別API，沒想到出乎意料的簡單。
別抬杠問我為啥不自己寫人臉識別工具，別問，問就是不會
在百度云注冊一個應(yīng)用 https://console.bce.baidu.com/ai/?_=1595996996657&fromai=1#/ai/face/app/list，得到 API Key和 Secret Key，為了后續(xù)獲取 token用。
百度云人臉識別的API非常友好，各種操作的 demo都寫好了，拿過來簡單改改就可以。
第一步先獲取token，這是調(diào)用百度人臉識別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】
接下來我們開始對圖片進(jìn)行比對，百度云提供了一個在線的人臉庫，用戶登錄我們先在人臉庫查詢?nèi)讼袷欠翊嬖冢嬖趧t表示登錄成功，如果不存在則注冊到人臉庫。每個圖片有一個唯一標(biāo)識face_token。
百度人臉識別 API 實(shí)現(xiàn)比較簡單，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)；
- FACE_TOKEN：人臉圖片的唯一標(biāo)識，調(diào)用人臉檢測接口時(shí)，會為每個人臉圖片賦予一個唯一的
FACE_TOKEN，同一張圖片多次檢測得到的FACE_TOKEN是同一個。
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;
- }
項(xiàng)目是前后端分離的，但為了大家學(xué)習(xí)方便，我把人臉識別頁面整合到了后端項(xiàng)目。
最后 run FireControllerApplication 訪問地址：http://localhost:8082/face 即可。
