项目_功能模块_基于Spring Boot和百度智能云的人脸识别功能的设计与实现_以人脸识别为基础设计一款智能软件产品 csdn

基于Spring Boot和百度智能云的人脸识别功能的设计与实现

1、前言

最近在Android的课程设计，老师要求一定要用手机传感器，并自己设计一个题目。我思来想去，最后想着用人脸识别做一个登录模块，一开始没有头绪嘛，但是无意中进到百度智能云的界面，了解到百度智能云有提供第三方的API，因此，我就用Spring Boot整合了第三方的API（百度智能云人脸识别API）完成这个功能模块的开发。

注：此处只提供人脸识别的后台接口的实现，读者可将此模块加到自己的项目中，由Web前端或者App端传递一张人脸照片进行验证，或者使用项目中的单元测试进行验证。

源码下载：基于百度智能云的人脸识别功能模块的实现.zip

---

2、实现

2.1、百度智能云的人脸识别API

1. 创建应用
   

2. 可以选择自己想要使用的接口：比如人脸识别、语音技术等，本次项目采用的是人脸识别，官方也默认选择了人脸识别的全部接口，所以也不需要做改动，只需要填写应用名称即可！
   

3. 获取密钥

   

官网文档：人脸识别-百度智能云

3、实现

3.1、导入依赖

<dependency>
  <groupId>com.baidu.aip</groupId>
  <artifactId>java-sdk</artifactId>
  <version>4.9.0</version>
</dependency>
1
2
3
4
5

3.2、人脸注册

/**
 * 人脸注册测试
 *
 * @throws IOException
 */
@Test
public void testFaceRegister() throws IOException {
    String appId = "26358250";
    String apiKey = "你的百度云APIKey";
    String secretKey = "你的百度云secretKey";
    String imageType = "BASE64";
    String groupId = "1";
    String userId = "face_test";
    /*
     * 1. 创建Java代码和百度云交互的Client对象
     */
    AipFace client = new AipFace(appId, apiKey, secretKey);
    /*
     * 2. 参数设置
     */
    HashMap<String, String> map = new HashMap<>();
    //图片质量
    map.put("quality_control", "NORMAL");
    //活体检测
    map.put("liveness_control", "LOW");
    /*
     * 3. 构造图片
     * 上传的图片  两种格式：url地址 Base64字符串形式
     */
    String path = "本地照片的路径";
    byte[] bytes = Files.readAllBytes(Paths.get(path));
    String encode = Base64Util.encode(bytes);
    /*
     * 4. 调用api方法完成人脸注册
     * 参数1：图片的url或者base64字符串
     * 参数2：图片形式（URL，BASE64）
     * 参数3：组Id（固定一个字符串）
     * 参数4：用户Id
     * 参数5：hashMap基本参数配置
     */
    JSONObject res = client.addUser(encode, imageType, groupId, "1001", map);
    System.out.println(res.toString());
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43

运行后，res这个JSON字符中中会有一个“error_code”的字段，其值为0则表示成功。

其他字段的详细意思见官方文档。

3.3、人脸检测

/**
 * 人脸检测 判断图片中是否有面部信息
 */
@Test
public void testFaceCheck() throws IOException {
    String appId = "26358250";
    String apiKey = "你的百度云APIKey";
    String secretKey = "你的百度云secretKey";
    String imageType = "BASE64";
    String groupId = "1001";
    String userId = "face_test";
    //1. 创建Java代码和百度云交互的Client对象
    AipFace client = new AipFace(appId, apiKey, secretKey);
    //2. 构造图片
    String path = "本地照片的路径";
    //上传的图片  两种格式：url地址 Base64字符串形式
    byte[] bytes = Files.readAllBytes(Paths.get(path));
    String encode = Base64Util.encode(bytes);
    //调用Api方法进行人脸检测
    /*
     * 参数1：图片的url或者base64字符串
     * 参数2：图片形式（URL，BASE64）
     * 参数3：hashMap中的基本参数配置（null:使用默认配置）
     */
    JSONObject result = client.detect(encode, imageType, null);
    System.out.println(result.toString(2));
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27

响应结果：

3.4、人脸搜索

/**
 * 人脸搜索：根据用户上传的图片和指定人脸库中的所有人脸进行比较
 * score：相似度评分（80分以上可以认为是同一个人）
 */
@Test
public void testFaceSearch() throws IOException {
    String appId = "26358250";
    String apiKey = "你的百度云APIKey";
    String secretKey = "你的百度云secretKey";
    String imageType = "BASE64";
    String groupId = "1";
    String userId = "face_test";
    //1. 创建Java代码和百度云交互的Client对象
    AipFace client = new AipFace(appId, apiKey, secretKey);
    //2. 构造图片
    String path = "本地照片的路径";
    //上传的图片  两种格式：url地址 Base64字符串形式ee
    byte[] bytes = Files.readAllBytes(Paths.get(path));
    String encode = Base64Util.encode(bytes);
    //人脸搜索
    JSONObject res = client.search(encode, imageType, groupId, null);
    System.out.println(res.toString(2));
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23

3、整合

3.2、配置application.yml

3.2、第三方API二次封装

我们对百度智能云提供的第三方API进行二次封装，封装成一个BaidiAiUtils.java工具类，并且加上@Component注解，将其注册到Spring容器中，在Spring Boot应用启动后将自动实例化该类，我们只需要在需要时注入并使用即可，BaiduAiUtils.java的源码如下：

package edu.zhku.utils;

import com.baidu.aip.face.AipFace;
import edu.zhku.common.Const;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.json.JSONObject;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.stereotype.Component;

import javax.annotation.PostConstruct;
import java.util.HashMap;


/**
 * @author Zhang
 * @date 2022-06-08 17:05
 * @description 百度智能云人脸识别API工具类
 */
@Slf4j
@Component
public class BaiduAiUtils {
    @Value("${ai.appId}")
    private String appId;
    @Value("${ai.apiKey}")
    private String apiKey;
    @Value("${ai.secretKey}")
    private String secretKey;
    @Value("${ai.imageType}")
    private String imageType;
    @Value("${ai.groupId}")
    private String groupId;

    /**
     * 客户端
     */
    private AipFace client;

    private HashMap<String, String> option;


    /**
     * Spring容器初始化自动执行该方法
     */
    @PostConstruct
    public void init() {
        client = new AipFace(appId, apiKey, secretKey);
        option = new HashMap<>(16);
        //图片质量
        option.put("quality_control", "NORMAL");
        //活体检测
        option.put("liveness_control", "LOW");
    }

    /**
     * 人脸注册，将用户照片存入人脸库中
     *
     * @param userId 用户id
     * @param image  图片的URL或者BASE64字符串
     * @return true-成功，反之
     */
    public Boolean faceRegister(String userId, String image) {
        /*
         * 人脸注册
         * image：图片的URL或者BASE64字符串
         * imageType：图片形式（URL，BASE64）
         * groupId：组Id（固定一个字符串）
         * userId：用户Id
         * option：hashMap基本参数配置
         */
        JSONObject res = client.addUser(image, imageType, groupId, userId, option);
        log.debug("BaiduAiUtils--faceRegister");
        log.debug(res.toString());
        return res.getInt("error_code") == 0;
    }

    /**
     * 人脸更新，更新人脸库中的用户照片
     *
     * @param userId 用户id
     * @param image  图片的URL或者BASE64字符串
     * @return true-成功，反之
     */
    public Boolean faceUpdate(String userId, String image) {
        /*
         * 人脸更新
         * image：图片的URL或者BASE64字符串
         * imageType：图片形式（URL，BASE64）
         * groupId：组Id（固定一个字符串）
         * userId：用户Id
         * option：hashMap基本参数配置
         */
        JSONObject res = client.updateUser(image, imageType, groupId, userId, null);
        //获取error_code,其值为0则表示测试成功
        return res.getInt("error_code") == 0;
    }

    /**
     * 人脸检测。判断上传的图片中是否具有面部信息
     *
     * @param image 图片的URL或者BASE64字符串
     * @return true-成功，反之
     */
    public Boolean faceCheck(String image) {
        JSONObject res = client.detect(image, imageType, null);
        if (res.has(Const.ERROR_CODE) && res.getInt(Const.ERROR_CODE) == 0) {
            //获取"result"域的数据
            JSONObject resultObject = res.getJSONObject("result");
            //result域的face_num为1，则表示检验成功
            return resultObject.getInt("face_num") == 1;
        } else {
            return false;
        }
    }

    /**
     * 人脸查找：查找人脸库中最相似的人脸并返回数据
     * 处理：用户的匹配得分（score）大于80分，即可认为是同一个人
     *
     * @param image 图片的URL或者BASE64字符串
     * @return userId
     */
    public JSONObject faceSearch(String image) {
        JSONObject res = client.search(image, imageType, groupId, null);
        log.info("BaiduAiUtils--faceSearch");
        return res;
//        if (res.has(Const.ERROR_CODE) && res.getInt(Const.ERROR_CODE) == 0) {
//            //获取"result"域数据
//            JSONObject resultObject = res.getJSONObject("result");
//            //获取"result"下"user_list"的数据
//            JSONArray userList = resultObject.getJSONArray("user_list");
//            if (userList.length() > 0) {
//                JSONObject user = userList.getJSONObject(0);
//                double score = user.getDouble("score");
//                if (score >= Const.USER_CHECKED_SCORE) {
//                    return user.getString("user_id");
//                }
//            }
//        }
    }
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140

3.3、数据接口

/**
 * 人脸识别登录
 * @param file
 * @return
 * @throws IOException
 */
@PostMapping("/upload/image")
public String login(@RequestParam("file") MultipartFile file) throws I
    log.info("[{}]", file.getName());
    log.info("FaceLoginController--login3");
    log.info("文件不为空");
    log.info("文件名[{}]", file.getOriginalFilename());
    log.info("文件大小[{}]", file.getSize());
    byte[] bytes = file.getBytes();
    Map<String, Object> resultMap = new HashMap<>(16);
    String imageBase64 = null;
    try {
        //压缩文件并转换成Base64编码
        imageBase64 = Base64Util.encode(ImageUtils.imageSet(bytes));
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }
    JSONObject res = baiduAiUtils.faceSearch(imageBase64);
    log.info("识别结果：[{}]", res.toString(2));
    if (res.has(Const.ERROR_CODE) && res.getInt(Const.ERROR_CODE) == 0
        JSONObject resultObject = res.getJSONObject("result");
        // 获取 "result" 下 "user_list" 的数据
        JSONArray userList = resultObject.getJSONArray("user_list");
        if (userList.length() > 0) {
            JSONObject user = userList.getJSONObject(0);
            double score = user.getDouble("score");
            if (score >= Const.USER_CHECKED_SCORE) {
                User login = userService.login(user.getInt("group_id")
                resultMap.put("msg", "人脸识别成功");
                resultMap.put("code", "200");
                resultMap.put("userName", login.getAccount());
                resultMap.put("password", login.getPassword());
            }
        }
    } else {
        resultMap.put("msg", "人脸识别失败");
        resultMap.put("code", "500");
    }
    log.info("响应结果：[{}]", JSON.toJSONString(resultMap));
    return JSON.toJSONString(resultMap);
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46

日志打印：

4、报错调试

4.1、API报错 oauth get error

在调用第三方API进行人脸识别时，报出以下错误：

0 [main] WARN com.baidu.aip.client.BaseClient  - oauth get error, current state: STATE_TRUE_CLOUD_USER
{
  "error_msg": "IAM Certification failed",
  "error_code": 14
}
1
2
3
4
5

解决方法：仔细检查APP_ID、API_KEY、SECRET_KEY字符串，一般都是直接复制所以复制出错的概率很低，但是字符串首尾中是否有空格这一点很容易忽视。

4.2、图片过大导致无法识别

我们在接收App端传过来的人脸图像，编码后调用百度智能云的API进行人脸识别时，会显示图片过大，因为我们一般照片都是在几十到几百KB，但是因为现在相机的像素比较高（我的应用场景是调用手机设摄像头拍摄进行人脸识别登录），一张照片基本都在几MB左右，我们要需要对照片进行压缩处理，然后再将图片转为Base64编码，再调用第三方接口。

这里提供一个工具ImageUtils.java，传入图像的字节数组即可完成压缩，返回图像压缩后的字节数组，ImageUtils.java工具类源码如下：

package edu.zhku.utils;

import javax.imageio.ImageIO;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.awt.image.ImageObserver;
import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.InputStream;

/**
 * @author Zhang
 * @date 2022/6/24 14:06
 * @description 图像处理工具类
 */
public class ImageUtils {

    /**
     * 压缩图片
     *
     * @param fromPath1 byte直接文件图片
     * @return 剪切后的byte文件
     */
    public static byte[] imageSet(byte[] fromPath1) throws Exception {
        return imageChangeSize(fromPath1, 470, 635);
    }

    /**
     * @param data   byte类型图片
     * @param max_wi 图片修改后最大的宽
     * @param max_he 图片修改后最大的高
     * @return
     * @throws Exception
     * @Description 更改图片内容的大小 byte【】 类型
     */
    public static byte[] imageChangeSize(byte[] data, int max_wi, int max_he) throws Exception {
        ImageIO io = null;
        float rate = 1;
        /*图片的原始宽 120*/
        int oldwi;
        /*图片的原始高 120*/
        int oldhe;
        /*图片修改后的宽 0*/
        int new_wi = 0;
        /*图片修改后的高 0*/
        int new_he = 0;
        /*拿到byte图片*/
        InputStream is = new ByteArrayInputStream(data);
        BufferedImage bufImg = ImageIO.read(is);
        /*图片的原始宽度*/
        oldwi = bufImg.getWidth();
        /*图片的原始高度*/
        oldhe = bufImg.getHeight();
        //
        rate = (float) oldwi / (float) oldhe;
        /*
         * 如果图片的原宽大于最大宽度，并且原高小于等于最大高度。
         * 则证明图片过宽了，将图片宽度设置为最大宽度，此时需要等比例减小高度
         */
        if (oldwi > max_wi && oldhe <= max_he) {
            new_wi = max_wi;
            new_he = new Float((float) new_wi / rate).intValue();
            /*
             * 如果图片的原宽和原高都大于或者都小于其所对应的最大值，
             * 则以任意一方为主(此处以最大高度为主)
             */
        } else if (oldwi >= max_wi && oldhe >= max_he || oldwi <= max_wi && oldhe <= max_he) {
            new_he = max_he;
            new_wi = new Float(new_he * rate).intValue();
            /*
             * 如果图片的原宽小于于最大宽度，并且原高大于等于最大高度。
             * 则证明图片过高了，将图片宽度设置为最大高度，此时需要等比例减小宽度
             */
        } else if (oldwi <= max_wi && oldhe > max_he) {
            new_he = max_he;
            new_wi = new Float(new_he * rate).intValue();
        }
        /*
         * 开始改变大小
         */
        ImageObserver ser = null;
        BufferedImage bf = new BufferedImage(new_wi, new_he, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
        bf.getGraphics().drawImage(bufImg, 0, 0, new_wi, new_he, null);
        ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();
        //转换编码格式JPEG
        ImageIO.write(bf, "jpeg", out);
        return out.toByteArray();
    }
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88

---

5、源码下载

源码下载：基于百度智能云的人脸识别功能模块的实现.zip