基于easyAi 100% java代码 本地人脸识别项目

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基于easyAi 100% java代码 本地人脸识别项目
基于easyAi 100% java代码 本地人脸识别内核算法模块
maven地址

• 在pom文件中引入以下JAR包即可(若最新版本中央库还没更新，则直接下载发行版，自行安装到本地库)
  

1.         <dependency>
   
2.             <groupId>org.dromara.easyai</groupId>
   
3.             <artifactId>seeFace</artifactId>
   
4.             <version>1.0.7</version>           
   
5.         </dependency>

复制代码

部署须知

• 初始化模型在项目resources文件夹内，初始化方法需载入对应照片和json文件
• 初始化方法在App.java中
• 使用face.look()方法获取特征向量，特征向量为二维数组请保存
• 识别人脸时，获取图像的特征向量，并与库内其他人脸入向量数据库的特征向量做欧氏距离比较，距离最近的就是要找人的人。
• 可以设置距离阈值，当距离大于设定阈值，则认为库内不存在该人脸（该阈值通常为9000）
• 本项目输入图片必须为竖向图片（既高大于宽），且宽高比大致符合3:4的手机拍摄照片比例（越接近3:4越好），若宽高比差异过大，可能会导致识别失败
• 当识别返回结果FaceMessage为null时说明无检出人脸图片（人脸在图像中比例过小，或者光照过暗过曝，或者无人脸）。
• 人脸在图像中占比宽与高至少要超过图像宽高的四分之一，光照过高过低也都会导致失败。
• 本项目依赖easyAi （附件中包含此源码）
• Face face识别类在服务启动时进行初始化FaceFactory获取且会加载resources下预训练模型信息，类会初始化为单例，直接使用内存中加载模型后单例化的该类获取特征矩阵。
  

快速开始API

public ErrorMessage look(ThreeChannelMatrix face, long eventID, int secondExplore)获取该图像的特征向量

参数ThreeChannelMatrix face为解析图像的三通道矩阵

参数long eventID线程安全唯一ID

参数int secondExplore迭代强度，识别时建议使用30，入库时提高到60，该数值越大对人脸抓取就越稳，但速度越慢。所以人脸入库获取向量时 提高该数值，求最稳。识别获取特征时降低到30，可以在兼顾一定稳定的同时求快。

返回实体ErrorMessage

private int errorCode = 0为错误码，当错误码为0时才是正常获取了结果

private String errorMessage错误原因

FaceMessage faceMessage人脸信息结果，当错误码不为0时，该返回实体为null

参数private Matrix feature为特征矩阵，内置二维数组保存特征值，可通过getMatrix()方法将二维数组提取出来用来特征值保存入库，以方便使用向量数据库对比。

参数private ThreeChannelMatrix channel定位到的人脸特征的图像三通道矩阵，可以使用ImageTools中的imageTools.writeImage(faceMessage.getChannel(), "/Users/lidapeng/job/faceData/test/b1.jpg"); 方法将人脸输出出来，观察人脸定位结果，如果抓取位置异常，说明本次识别结果不理想，可进行重新拍摄再次获取。

链接：https://pan.quark.cn/s/e975490fe0a5
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