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之前不是做了个开源项目嘛，在做完
GitHub登录后，想着再显得有逼格一点，说要再加个人脸识别登录，就我这佛系的开发进度，过了一周总算是抽时间安排上了。
源码在文末
其实最近对写文章有点小抵触，写的东西没人看，总有点小失落，好在有同行大佬们的开导让我重拾了信心。调整了自己的心态，只要我分享的东西对大家有帮助就好，至于多少人看那就随缘吧！
废话不多说先看人脸识别效果动态，马赛克有点重哈，没办法长相实在是拿不出手。
前端登录页打开摄像头，进行人脸识别， 注意：只识别画面中是不是有人脸
识别到人脸后，拍照上传当前画面图片
后端接受图片并调用人脸库SDK，对人像进行比对，通过则登录成功，并将人像信息注册到人脸库和本地
MySQL。
接下来我们开始对图片进行比对，百度云提供了一个在线的人脸库，用户登录我们先在人脸库查询人像是否存在，存在则表示登录成功，如果不存在则注册到人脸库。每个图片有一个唯一标识
face_token。
百度人脸识别
API 实现比较简单，需要特别注意参数
image_type，它有三种类型
BASE64：图片的base64值，base64编码后的图片数据，编码后的图片大小不超过2M；URL：图片的
URL地址( 可能由于网络等原因导致下载图片时间过长)；FACE_TOKEN：人脸图片的唯一标识，调用人脸检测接口时，会为每个人脸图片赋予一个唯一的
FACE_TOKEN，同一张图片多次检测得到的
FACE_TOKEN是同一个。而我们这里使用的是图片
BASE64文件，所以
image_type要设置成
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;
}
项目是前后端分离的，但为了大家学习方便，我把人脸识别页面整合到了后端项目。
最后 run FireControllerApplication 访问地址：http://localhost:8082/face 即可。
源码
GitHub地址：
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