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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。
实现原理
我们看一下实现人脸识别登录的大致流程，三个主要步骤：
1. 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
2. 识别到人脸后，拍照上传当前画面图片
3. 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。
前端实现
上边说过要在前端识别到人脸，所以这里就不得不借助工具了，我使用的 tracking.js，一款轻量级的前端人脸识别框架。
前端 Vue 代码实现逻辑比较简单，tracking.js 打开摄像头识别到人脸信息后，对视频图像拍照，将图片信息上传到后台，等待图片对比的结果就可以了。
data() { return { showContainer: true, // 显示 tracker: null, tipFlag: false, // 提示用户已经检测到 flag: false, // 判断是否已经拍照 context: null, // canvas上下文 removePhotoID: null, // 停止转换图片 scanTip: '人脸识别中...',// 提示文字 imgUrl: '', // base64格式图片 canvas: null } }, mounted() { this.playVideo() }, methods: {
playVideo() { var video = document.getElementById('video'); this.canvas = document.getElementById('canvas'); this.context = this.canvas.getContext('2d'); this.tracker = new tracking.ObjectTracker('face'); this.tracker.setInitialScale(4); this.tracker.setStepSize(2); this.tracker.setEdgesDensity(0.1);
tracking.track('#video', this.tracker, {camera: true});
this.tracker.on('track', this.handleTracked); },
handleTracked(event) { this.context.clearRect(0, 0, this.canvas.width, this.canvas.height); if (event.data.length === 0) { this.scanTip = '未识别到人脸' } else { if (!this.tipFlag) { this.scanTip = '识别成功，正在拍照，请勿乱动~' } // 1秒后拍照，仅拍一次 if (!this.flag) { this.scanTip = '拍照中...' this.flag = true this.removePhotoID = setTimeout(() => { this.tackPhoto() this.tipFlag = true }, 2000 ) } event.data.forEach(this.plot); } },
plot(rect){ this.context.strokeStyle = '#eb652e'; this.context.strokeRect(rect.x, rect.y, rect.width, rect.height); this.context.font = '11px Helvetica'; this.context.fillStyle = "#fff"; this.context.fillText('x: ' + rect.x + 'px', rect.x + rect.width + 5, rect.y + 11); this.context.fillText('y: ' + rect.y + 'px', rect.x + rect.width + 5, rect.y + 22); },
// 拍照 tackPhoto() {
this.context.drawImage(this.$refs.refVideo, 0, 0, 500, 500) // 保存为base64格式 this.imgUrl = this.saveAsPNG(this.$refs.refCanvas) var formData = new FormData(); formData.append("file", this.imgUrl); this.scanTip = '登录中，请稍等~'
axios({ method: 'post', url: '/faceDiscern', data: formData, }).then(function (response) { alert(response.data.data); window.location.href="http://127.0.0.1:8081/home"; }).catch(function (error) { console.log(error); });
this.close() },
// 保存为png,base64格式图片 saveAsPNG(c) { return c.toDataURL('image/png', 0.3) },
// 关闭并清理资源 close() { this.flag = false this.tipFlag = false this.showContainer = false this.tracker && this.tracker.removeListener('track', this.handleTracked) && tracking.track('#video', this.tracker, {camera: false}); this.tracker = null this.context = null this.scanTip = '' clearTimeout(this.removePhotoID) } }
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人脸识别
之前也搞过一个人脸识别案例 《基于 Java 实现的人脸识别功能（附源码）》 ，不过调用 SDK 的方式太过繁琐，而且代码量巨大。所以这次为了简化实现，改用了百度的人脸识别 API，没想到出乎意料的简单。
>别抬杠问我为啥不自己写人脸识别工具，别问，问就是不会
在百度云注册一个应用 https://console.bce.baidu.com/ai/?_=1595996996657&fromai=1#/ai/face/app/list，得到 API Key和 Secret Key，为了后续获取 token用。
百度云人脸识别的 API 非常友好，各种操作的 demo 都写好了，拿过来简单改改就可以。
第一步先获取token，这是调用百度人脸识别API的基础。
https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=【百度云应用的AK】&client_secret=【百度云应用的SK】
复制代码
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; }
复制代码
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：https://github.com/chengxy-nds/fire.git，欢迎大家来耍~
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