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1.前沿
人工智能時(shí)代快速來臨,其中人臉識(shí)別是當(dāng)前比較熱門的技術(shù),在國內(nèi)也越來越多的運(yùn)用,例如刷臉打卡,刷臉APP,身份識(shí)別,人臉門禁等。當(dāng)前的人臉識(shí)別技術(shù)分為WEBAPI和SDK調(diào)用兩種方式,WEBAPI需要實(shí)時(shí)聯(lián)網(wǎng),SDK調(diào)用可以離線使用。
本次使用的虹軟提供的人臉識(shí)別的SDK,此SDK也可根據(jù)不同應(yīng)用場(chǎng)景設(shè)計(jì),針對(duì)性強(qiáng)。包括人臉檢測(cè)、人臉跟蹤、人臉識(shí)別,即使在離線環(huán)境下也可正常運(yùn)行。
虹軟公司是一家具有硅谷背景的圖像處理公司,除了人臉技術(shù)以外,還有多項(xiàng)圖像及視頻處理技術(shù)。他們的雙攝像頭處理算法和人臉美化算法囊括了包括OPPO VIVO,SUMAMNG一系列手機(jī)廠商。
2.項(xiàng)目的目標(biāo)
我們需要實(shí)現(xiàn)一個(gè)人臉識(shí)別功能。簡(jiǎn)單來說,就是機(jī)的后置攝像頭,識(shí)別攝像頭中實(shí)時(shí)拍到的人臉信息,如果人庫注冊(cè)過,則顯示識(shí)別后的人臉信息,如登記的名字;如果不在,提示未注冊(cè)。
這個(gè)功能具有多個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景,比如,火車站或者打卡和門禁系統(tǒng)中。
3.人臉識(shí)別的過程
人臉識(shí)別包括兩個(gè)必備的過程,人臉注冊(cè)和實(shí)時(shí)識(shí)別。
人臉注冊(cè)是指把人臉的特征信息注冊(cè)到人臉信息庫中。人臉注冊(cè)的來源可以有很多種,比如
人臉特征提取是一個(gè)不可逆的過程,你無法從人臉特征信息還原一個(gè)人的臉部照片。
在線庫在使用時(shí),需要傳遞照片信息,或者提取圖像特征值,
離線的SDK相對(duì)安全,但是,在線的SDK通常提供更多的接入和調(diào)用方式,這個(gè)要結(jié)合實(shí)際情況來選擇。
4.定義并實(shí)現(xiàn)人臉庫的相關(guān)功能
如前面所述,我們希望定義自己 的人臉庫,人臉庫在程序中使用List存儲(chǔ),在系統(tǒng)中保存為txt文件。
通過查詢引擎,可以知道人臉信息是保存在AFR_FSDKFace類中的。這的主要結(jié)構(gòu)為
public static final int FEATURE_SIZE = 22020; byte[] mFeatureData;
如果要進(jìn)行人臉注冊(cè),我們需要定義另外一個(gè)類來把人臉信息和姓名關(guān)聯(lián)起來。
class FaceRegist { String mName; List<AFR_FSDKFace> mFaceList; public FaceRegist(String name) { mName = name; mFaceList = new ArrayList<>(); } }
包含特征信息的長(zhǎng)度和內(nèi)容的byte數(shù)組。
我們把這些功能定義在類FaceDB中。FaceDB需要包含引擎定義,初始化,把人臉信息保存在版本庫和從版本庫中讀出人臉信息這些功能
5.初始化引擎
為了程序結(jié)構(gòu)性考慮,我們將人臉識(shí)別相關(guān)的代碼獨(dú)立出來一個(gè)類FaceDB,并定義必要的變量
public static String appid = "bCx99etK9Ns4Saou1EbFdC18xHdY9817EKw****"; public static String ft_key = "CopwZarSihp1VBu5AyGxfuLQdRMPyoGV2C2opc****"; public static String fd_key = "CopwZarSihp1VBu5AyGxfuLXnpccQbWAjd86S8****"; public static String fr_key = "CopwZarSihp1VBu5AyGxfuLexDsi8yyELdgsj4****"; String mDBPath; List<FaceRegist> mRegister; AFR_FSDKEngine mFREngine; AFR_FSDKVersion mFRVersion;
定義有參數(shù)的構(gòu)造函數(shù)來初始化引擎
public FaceDB(String path) { mDBPath = path; mRegister = new ArrayList<>(); mFRVersion = new AFR_FSDKVersion(); mUpgrade = false; mFREngine = new AFR_FSDKEngine(); AFR_FSDKError error = mFREngine.AFR_FSDK_InitialEngine(FaceDB.appid, FaceDB.fr_key); if (error.getCode() != AFR_FSDKError.MOK) { Log.e(TAG, "AFR_FSDK_InitialEngine fail! error code :" + error.getCode()); } else { mFREngine.AFR_FSDK_GetVersion(mFRVersion); Log.d(TAG, "AFR_FSDK_GetVersion=" + mFRVersion.toString()); } }
定義析構(gòu)函數(shù)釋放引擎占用的系統(tǒng)資源
public void destroy() { if (mFREngine != null) { mFREngine.AFR_FSDK_UninitialEngine(); } }
6.實(shí)現(xiàn)人臉增加和讀取功能
通常人臉庫會(huì)存放在數(shù)據(jù)庫中,本次我們使用List來進(jìn)行簡(jiǎn)單的模擬,并將其保存在文本文件中,需要時(shí)從文本中讀取,保存時(shí)寫入到文件中。
我們使用addFace方法將待注冊(cè)的人臉信息添加到人臉庫中
public void addFace(String name, AFR_FSDKFace face) { try { //check if already registered. boolean add = true; for (FaceRegist frface : mRegister) { if (frface.mName.equals(name)) { frface.mFaceList.add(face); add = false; break; } } if (add) { // not registered. FaceRegist frface = new FaceRegist(name); frface.mFaceList.add(face); mRegister.add(frface); } if (!new File(mDBPath + "/face.txt").exists()) { if (!saveInfo()) { Log.e(TAG, "save fail!"); } } //save name FileOutputStream fs = new FileOutputStream(mDBPath + "/face.txt", true); ExtOutputStream bos = new ExtOutputStream(fs); bos.writeString(name); bos.close(); fs.close(); //save feature fs = new FileOutputStream(mDBPath + "/" + name + ".data", true); bos = new ExtOutputStream(fs); bos.writeBytes(face.getFeatureData()); bos.close(); fs.close(); } catch (FileNotFoundException e) { e.printStackTrace(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } }
使用loadFaces從文件中讀取人臉
public boolean loadFaces(){ if (loadInfo()) { try { for (FaceRegist face : mRegister) { Log.d(TAG, "load name:" + face.mName + "'s face feature data."); FileInputStream fs = new FileInputStream(mDBPath + "/" + face.mName + ".data"); ExtInputStream bos = new ExtInputStream(fs); AFR_FSDKFace afr = null; do { if (afr != null) { if (mUpgrade) { //upgrade data. } face.mFaceList.add(afr); } afr = new AFR_FSDKFace(); } while (bos.readBytes(afr.getFeatureData())); bos.close(); fs.close(); } return true; } catch (FileNotFoundException e) { e.printStackTrace(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } else { if (!saveInfo()) { Log.e(TAG, "save fail!"); } } return false; }
7.實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)邏輯
7.1實(shí)現(xiàn)人臉注冊(cè)功能
人臉識(shí)別的前提條件就是人臉信息要先注冊(cè)到人臉庫中,注冊(cè)人臉庫
第一步當(dāng)然是獲取待注冊(cè)的照片,我們可以可以使用攝像頭,也可以使用照片。我們使用AlertDialog彈出選擇框
new AlertDialog.Builder(this) .setTitle("請(qǐng)選擇注冊(cè)方式") .setIcon(android.R.drawable.ic_dialog_info) .setItems(new String[]{"打開圖片", "拍攝照片"}, this) .show();
在對(duì)應(yīng)的事件處理函數(shù)中進(jìn)行處理
switch (which){ case 1://攝像頭 Intent getImageByCamera = new Intent("android.media.action.IMAGE_CAPTURE"); ContentValues values = new ContentValues(1); values.put(MediaStore.Images.Media.MIME_TYPE, "image/jpeg"); mPath = getContentResolver().insert(MediaStore.Images.Media.EXTERNAL_CONTENT_URI, values); getImageByCamera.putExtra(MediaStore.EXTRA_OUTPUT, mPath); startActivityForResult(getImageByCamera, REQUEST_CODE_IMAGE_CAMERA); break; case 0://圖片 Intent getImageByalbum = new Intent(Intent.ACTION_GET_CONTENT); getImageByalbum.addCategory(Intent.CATEGORY_OPENABLE); getImageByalbum.setType("image/jpeg"); startActivityForResult(getImageByalbum, REQUEST_CODE_IMAGE_OP); break; default:; }
獲取一張照片后,后續(xù)我們就需要實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)功能。
if (requestCode == REQUEST_CODE_IMAGE_OP && resultCode == RESULT_OK) { mPath = data.getData(); String file = getPath(mPath); //TODO: add image coversion }
在上面的代碼中,我們獲取到了我們需要的圖像數(shù)據(jù)bmp,把圖片取出來
我們?cè)贏pplication類用函數(shù) decodeImage中實(shí)現(xiàn)這段代碼
public static Bitmap decodeImage(String path) { Bitmap res; try { ExifInterface exif = new ExifInterface(path); int orientation = exif.getAttributeInt(ExifInterface.TAG_ORIENTATION, ExifInterface.ORIENTATION_NORMAL); BitmapFactory.Options op = new BitmapFactory.Options(); op.inSampleSize = 1; op.inJustDecodeBounds = false; //op.inMutable = true; res = BitmapFactory.decodeFile(path, op); //rotate and scale. Matrix matrix = new Matrix(); if (orientation == ExifInterface.ORIENTATION_ROTATE_90) { matrix.postRotate(90); } else if (orientation == ExifInterface.ORIENTATION_ROTATE_180) { matrix.postRotate(180); } else if (orientation == ExifInterface.ORIENTATION_ROTATE_270) { matrix.postRotate(270); } Bitmap temp = Bitmap.createBitmap(res, 0, 0, res.getWidth(), res.getHeight(), matrix, true); Log.d("com.arcsoft", "check target Image:" + temp.getWidth() + "X" + temp.getHeight()); if (!temp.equals(res)) { res.recycle(); } return temp; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return null; }
調(diào)用AFD_FSDK_StillImageFaceDetection返回檢測(cè)到的人臉信息
人臉注冊(cè) ,首先要先檢測(cè)出來人臉,對(duì)于靜態(tài)圖片,虹軟人臉SDK中對(duì)應(yīng)的是FD,提供了一個(gè)方法名稱,叫AFD_FSDK_StillImageFaceDetection 。
我們來看一下參數(shù)列表
注意AFD_FSDKFace對(duì)象引擎內(nèi)部重復(fù)使用,如需保存,請(qǐng)clone一份AFD_FSDKFace對(duì)象或另外保存
AFD_FSDKFace是人臉識(shí)別的結(jié)果,定義如下
public class AFD_FSDKFace { Rect mRect; int mDegree; }
mRect定義一個(gè)了一個(gè)矩形框Rect
在此之前我們需要注意虹軟人臉SDK使用的圖像格式是NV21的格式,所以我們需要將獲取到的圖像轉(zhuǎn)化為對(duì)應(yīng)的格式。在Android_extend.jar中提供了對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)換函數(shù)
byte[] data = new byte[mBitmap.getWidth() * mBitmap.getHeight() * 3 / 2]; ImageConverter convert = new ImageConverter(); convert.initial(mBitmap.getWidth(), mBitmap.getHeight(), ImageConverter.CP_PAF_NV21); if (convert.convert(mBitmap, data)) { Log.d(TAG, "convert ok!"); } convert.destroy();
現(xiàn)在我們就可以調(diào)用AFD_FSDK_StillImageFaceDetection方法了
8.繪出人臉框
在List<AFD_FSDKFace>中保存了檢測(cè)到的人臉的位置信息和深度信息。
我們可以將檢測(cè)到的人臉位置信息在圖片上用一個(gè)矩形框繪制出來表示檢測(cè)到的人臉信息。
Canvas canvas = mSurfaceHolder.lockCanvas(); if (canvas != null) { Paint mPaint = new Paint(); boolean fit_horizontal = canvas.getWidth() / (float)src.width() < canvas.getHeight() / (float)src.height() ? true : false; float scale = 1.0f; if (fit_horizontal) { scale = canvas.getWidth() / (float)src.width(); dst.left = 0; dst.top = (canvas.getHeight() - (int)(src.height() * scale)) / 2; dst.right = dst.left + canvas.getWidth(); dst.bottom = dst.top + (int)(src.height() * scale); } else { scale = canvas.getHeight() / (float)src.height(); dst.left = (canvas.getWidth() - (int)(src.width() * scale)) / 2; dst.top = 0; dst.right = dst.left + (int)(src.width() * scale); dst.bottom = dst.top + canvas.getHeight(); } canvas.drawBitmap(mBitmap, src, dst, mPaint); canvas.save(); canvas.scale((float) dst.width() / (float) src.width(), (float) dst.height() / (float) src.height()); canvas.translate(dst.left / scale, dst.top / scale); for (AFD_FSDKFace face : result) { mPaint.setColor(Color.RED); mPaint.setStrokeWidth(10.0f); mPaint.setStyle(Paint.Style.STROKE); canvas.drawRect(face.getRect(), mPaint); } canvas.restore(); mSurfaceHolder.unlockCanvasAndPost(canvas); break; } }
9.將人臉注冊(cè)到人臉庫
檢測(cè)到了人臉,我們可以輸入相應(yīng)的描述信息,加入到人臉庫中。
為了提高識(shí)別的準(zhǔn)確性,我們可以對(duì)一個(gè)人多次注冊(cè)人臉信息。
public void addFace(String name, AFR_FSDKFace face) { try { //check if already registered. boolean add = true; for (FaceRegist frface : mRegister) { if (frface.mName.equals(name)) { frface.mFaceList.add(face); add = false; break; } } if (add) { // not registered. FaceRegist frface = new FaceRegist(name); frface.mFaceList.add(face); mRegister.add(frface); } if (!new File(mDBPath + "/face.txt").exists()) { if (!saveInfo()) { Log.e(TAG, "save fail!"); } } //save name FileOutputStream fs = new FileOutputStream(mDBPath + "/face.txt", true); ExtOutputStream bos = new ExtOutputStream(fs); bos.writeString(name); bos.close(); fs.close(); //save feature fs = new FileOutputStream(mDBPath + "/" + name + ".data", true); bos = new ExtOutputStream(fs); bos.writeBytes(face.getFeatureData()); bos.close(); fs.close(); } catch (FileNotFoundException e) { e.printStackTrace(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } }
最后,別忘記了銷毀人臉檢測(cè)引擎
err = engine.AFD_FSDK_UninitialFaceEngine(); Log.d("com.arcsoft", "AFD_FSDK_UninitialFaceEngine =" + err.getCode());
10.實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別
上面的代碼準(zhǔn)備完畢后,就可以開始我們的人臉識(shí)別的功能了。我們使用一個(gè)第三方的擴(kuò)展庫,ExtGLSurfaceView的擴(kuò)展 庫CameraGLSurfaceView,用ImageView和TextView顯示檢測(cè)到的人臉和相應(yīng)的描述信息。
首先是定義layout。
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <RelativeLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="match_parent" > <com.guo.android_extend.widget.CameraSurfaceView android:id="@+id/surfaceView" android:layout_width="1dp" android:layout_height="1dp"/> <com.guo.android_extend.widget.CameraGLSurfaceView android:id="@+id/glsurfaceView" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="match_parent" android:layout_centerInParent="true"/> <ImageView android:id="@+id/imageView" android:layout_width="120dp" android:layout_height="120dp" android:layout_marginLeft="10dp" android:layout_marginTop="10dp"/> <TextView android:id="@+id/textView" android:layout_width="wrap_content" android:layout_height="wrap_content" android:layout_alignLeft="@+id/imageView" android:layout_alignRight="@+id/imageView" android:layout_below="@+id/imageView" android:layout_marginTop="10dp" android:text="@string/app_name" android:textAlignment="center"/> <TextView android:id="@+id/textView1" android:layout_width="wrap_content" android:layout_height="wrap_content" android:layout_alignLeft="@+id/imageView" android:layout_alignRight="@+id/imageView" android:layout_below="@+id/textView" android:layout_marginTop="10dp" android:text="@string/app_name" android:textAlignment="center"/> </RelativeLayout>
因?yàn)橐嫘枰膱D像格式是NV21的,所以需要將攝像頭中的圖像格式預(yù)設(shè)置為NV21
public Camera setupCamera() { // TODO Auto-generated method stub mCamera = Camera.open(Camera.CameraInfo.CAMERA_FACING_BACK); try { Camera.Parameters parameters = mCamera.getParameters(); parameters.setPreviewSize(mWidth, mHeight); parameters.setPreviewFormat(ImageFormat.NV21); for( Camera.Size size : parameters.getSupportedPreviewSizes()) { Log.d(TAG, "SIZE:" + size.width + "x" + size.height); } for( Integer format : parameters.getSupportedPreviewFormats()) { Log.d(TAG, "FORMAT:" + format); } List<int[]> fps = parameters.getSupportedPreviewFpsRange(); for(int[] count : fps) { Log.d(TAG, "T:"); for (int data : count) { Log.d(TAG, "V=" + data); } } mCamera.setParameters(parameters); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } if (mCamera != null) { mWidth = mCamera.getParameters().getPreviewSize().width; mHeight = mCamera.getParameters().getPreviewSize().height; } return mCamera; }
從攝像頭識(shí)別人臉,需要使用FT庫,F(xiàn)T庫在人臉跟蹤算法上對(duì)人臉檢測(cè)部分進(jìn)行了優(yōu)化,是專門為視頻處理而優(yōu)化的庫。
11.初始化人臉檢測(cè)引擎(FT)
和FD一樣,我們需要初始化人臉識(shí)別FT引擎。
Log.d(TAG, "AFT_FSDK_InitialFaceEngine =" + err.getCode()); err = engine.AFT_FSDK_GetVersion(version); Log.d(TAG, "AFT_FSDK_GetVersion:" + version.toString() + "," + err.getCode());
在攝像頭的預(yù)覽事件處理函數(shù)中,先調(diào)用FT的人臉識(shí)函數(shù)函數(shù),然后再調(diào)用FR中的人臉信息特征提取數(shù)函數(shù)。
AFT_FSDKError err = engine.AFT_FSDK_FaceFeatureDetect(data, width, height, AFT_FSDKEngine.CP_PAF_NV21, result); AFR_FSDKError error = engine.AFR_FSDK_ExtractFRFeature(mImageNV21, mWidth, mHeight, AFR_FSDKEngine.CP_PAF_NV21,mAFT_FSDKFace.getRect(), mAFT_FSDKFace.getDegree(), result);
這里面的result中保存了人臉特征信息。我們可以將其保存下來或下來并與系統(tǒng)中的其它信息進(jìn)行對(duì)比。
AFR_FSDKMatching score = new AFR_FSDKMatching(); float max = 0.0f; String name = null; for (FaceDB.FaceRegist fr : mResgist) { for (AFR_FSDKFace face : fr.mFaceList) { error = engine.AFR_FSDK_FacePairMatching(result, face, score); Log.d(TAG, "Score:" + score.getScore() + ", AFR_FSDK_FacePairMatching=" + error.getCode()); if (max < score.getScore()) { max = score.getScore(); name = fr.mName; } } }
當(dāng)score的特征信息大于0.6時(shí),我們就可以認(rèn)為匹配到了人臉。顯示人臉匹配信息。
上面的循環(huán)中,可以看到,是遍歷了真?zhèn)€庫進(jìn)行尋找。我們的目的是為了演示,實(shí)際情況下,我們可以在找到一個(gè)匹配值比較高的人臉后,就跳出循環(huán)。
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