基于中科院seetaface2进行封装的JAVA人脸识别库，支持人脸识别、1:1比对、1:N比对

源码资源网 · 发表于 2024-9-5 11:43:48

基于中科院seetaface2进行封装的JAVA人脸识别库，支持人脸识别、1:1比对、1:N比对
项目介绍

基于中科院seetaface2进行封装的JAVA人脸识别算法库，支持人脸识别、1:1比对、1:N比对。
seetaface2：附件中包含此源码

环境配置

1、下载model

2、下载doc目录中对应的lib包到本地并解压：Windows(64位)环境下载lib-win-x64.zip、Linux(64位)下载lib-linux-x64.tar.bz2，Linux环境还需要安装依赖库，详见：https://my.oschina.net/u/1580184/blog/3042404 ；

3、将doc中的faces-data.db下载到本地；（PS：如果不需要使用1:N人脸搜索,不需要此文件，需要将seetafce.properties中的sqlite.db.file配置注释掉）；

4、将src/main/resources/中的seetaface.properties文件放到项目的resources根目录中；

#linux系统中依赖的lib名称
libs=holiday,SeetaFaceDetector200,SeetaPointDetector200,SeetaFaceRecognizer200,SeetaFaceCropper200,SeetaFace2JNI
#Windows系统中依赖的lib名称
#libs=libgcc_s_sjlj-1,libeay32,libquadmath-0,ssleay32,libgfortran-3,libopenblas,holiday,SeetaFaceDetector200,SeetaPointDetector200,SeetaFaceRecognizer200,SeetaFaceCropper200,SeetaFace2JNI
#lib存放目录
libs.path=/usr/local/seetaface2/lib
#model存放目录
bindata.dir=/usr/local/seetaface2/bindata
##sqlite配置(如果不用1:N人脸搜索功能，请删除下面5项sqlite开头的配置)
sqlite.db.file=/data/faces-data.db
sqlite.conn.maxTotal=50
sqlite.conn.maxIdle=5
sqlite.conn.minIdle=0
sqlite.conn.maxWaitMillis=60000

复制代码

5、将seetafaceJNI-2.0.jar和依赖包导入到项目中，pom如下:

<properties>
<spring.version>4.2.8.RELEASE</spring.version>
<log4j.version>2.8.2</log4j.version>
<slf4j.version>1.7.25</slf4j.version>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>com.cnsugar.ai</groupId>
<artifactId>seetafaceJNI</artifactId>
<version>2.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework</groupId>
<artifactId>spring-core</artifactId>
<version>${spring.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-api</artifactId>
<version>${slf4j.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.xerial</groupId>
<artifactId>sqlite-jdbc</artifactId>
<version>3.25.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-pool2</artifactId>
<version>2.4.2</version>
</dependency>
</dependencies>

复制代码

6、调用FaceHelper中的方法。

使用方法

所有方法都封装到了FaceHelper工具类中

/**
* 人脸比对
*
* @param img1
* @param img2
* @return 相似度
*/
float compare(File img1, File img2);
float compare(byte[] img1, byte[] img2);
float compare(BufferedImage image1, BufferedImage image2);
/**
* 注册人脸（会裁剪图片）
*
* @param key 人脸照片唯一标识
* @param img 人脸照片
* @return
*/
boolean register(String key, byte[] img);
/**
* 注册人脸（不裁剪图片）
*
* @param key 人脸照片唯一标识
* @param image 人脸照片
* @return
*/
boolean register(String key, BufferedImage image)
/**
* 搜索人脸
*
* @param img 人脸照片
* @return
*/
Result search(byte[] img);
Result search(BufferedImage image);
/**
* 人脸提取（裁剪）
*
* @param img
* @return return cropped face
*/
BufferedImage crop(byte[] img);
BufferedImage crop(BufferedImage image);
/**
* 人脸识别
*
* @param img
* @return
*/
SeetaRect[] detect(byte[] img);
SeetaRect[] detect(BufferedImage image);
/**
* 人脸识别(包含5个特征点位置)
*
* @param image
* @return
*/
FaceLandmark detectLandmark(BufferedImage image);
/**
* 删除已注册的人脸
* @param keys
*/
void removeRegister(String... keys);
/**
* 清除人脸库数据
*/
void clear();

复制代码

示例代码：1:1人脸比对

@org.junit.Test
public void testCompare() throws Exception {
String img1 = "F:\\ai\\demo-pic39.jpg";
String img2 = "F:\\ai\\left_pic_one.jpg";
System.out.println("result:"+FaceHelper.compare(new File(img1), new File(img2)));
}

复制代码

示例代码：1:N人脸搜索
先调用FaceHelper.register()方法将人脸图片注册到seetaface2的人脸库(内存)中，同时会将图片存在sqlite数据库中进行持久化，下次应用程序启动时会自动从sqlite中把图片读取出来重新注册到seetafce2的内存库中

@org.junit.Test
public void testRegister() throws IOException {
//将F:\ai\star目录下的jpg、png图片都注册到人脸库中，以文件名为key
Collection<File> files = FileUtils.listFiles(new File("F:\\ai\\star"), new String[]{"jpg", "png"}, false);
for (File file : files) {
String key = file.getName();
try {
FaceHelper.register(key, FileUtils.readFileToByteArray(file));
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
@org.junit.Test
public void testSearch() throws IOException {
SeetafaceBuilder.build();//系统启动时先调用初始化方法
//等待初始化完成
while (SeetafaceBuilder.getFaceDbStatus() == SeetafaceBuilder.FacedbStatus.LOADING || SeetafaceBuilder.getFaceDbStatus() == SeetafaceBuilder.FacedbStatus.READY) {
try {
Thread.sleep(100);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
long l = System.currentTimeMillis();
Result result = FaceHelper.search(FileUtils.readFileToByteArray(new File("F:\\ai\\gtl.jpg")));
System.out.println("搜索结果：" + result + "，耗时：" + (System.currentTimeMillis() - l));
}

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