完成了文本识别和人脸检测的项目后，我发现人脸比对是一个更有趣的一个小技术玩意儿。我决定整一整，也就是对 HarmonyOS Next 最新版本 API 13 中的 Core Vision Face Comparator API 的学习，这项技术能够对人脸进行高精度比对，并给出相似度评分，判断是否为同一人。于是，我决定基于这个 API 开发一个简单的人脸比对小工具。
开始我的开发之旅
应用场景的思考
学习之前，我花了一些时间思考人脸比对技术的实际应用场景，例如：
照片分类管理：基于相似度对图库中的照片进行智能分类，方便用户快速整理。
身份认证：在人脸识别基础上，进一步验证是否为同一人。
个性化服务：识别用户身份后，推荐个性化内容。
社交互动：通过比对相似度寻找“脸型相近”的朋友，促进社交联系。
家庭管理：比如家长在家庭监控中，快速识别视频中是否为家庭成员。
有了这些场景的启发，我更坚定了学习这项技术的决心。
第一步：理解 Face Comparator API 的核心功能
核心功能
Face Comparator API 提供了以下核心功能：
高精度人脸比对：输入两张图片，分析其中的人脸，给出是否为同一人的判断。
相似度评分：提供 0 到 1 的相似度评分，帮助开发者精确控制比对结果。
高性能端侧计算：比对算法在设备端执行，无需上传到云端，确保用户隐私。
便捷扩展性：支持与其他视觉服务如人脸检测、活体检测的无缝集成。
应用场景
人脸比对的应用场景非常广泛，包括但不限于：
第二步：项目初始化与配置
初始化与权限配置
在使用 Face Comparator API 前，我们需要确保项目的权限配置正确：
{ "module": { "abilities": [ { "name": "FaceComparatorAbility", "permissions": [ "ohos.permission.INTERNET", "ohos.permission.READ_MEDIA", "ohos.permission.WRITE_MEDIA" ] } ] }}
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以上权限确保应用可以访问图库和网络资源。
在配置完成后，我会继续检查日志以确认权限被正确调用，确保服务能够初始化。
第三步：实现人脸比对功能
初始化 Face Comparator 服务
初始化服务是开发的第一步，以下代码展示了如何实现服务的初始化与释放：
import faceComparator from '@kit.CoreVisionKit';
async function initializeFaceComparator() { try { const isInitialized = await faceComparator.init(); if (isInitialized) { console.info('人脸比对服务初始化成功'); } else { console.error('人脸比对服务初始化失败'); } } catch (error) { console.error('初始化过程中发生错误:', error); }}
async function releaseFaceComparator() { try { await faceComparator.release(); console.info('人脸比对服务已释放'); } catch (error) { console.error('释放过程中发生错误:', error); }}
initializeFaceComparator();
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这一过程非常关键，因为初始化成功与否直接决定了后续比对操作的可靠性。服务的释放同样重要，可以避免资源浪费。
加载图片并比对人脸
人脸比对需要两张包含人脸的图片，以下代码展示了如何从图库加载图片并调用比对功能：
async function compareFaces(imageUri1: string, imageUri2: string) { try { const pixelMap1 = await loadPixelMap(imageUri1); const pixelMap2 = await loadPixelMap(imageUri2);
const visionInfo1 = { pixelMap: pixelMap1 }; const visionInfo2 = { pixelMap: pixelMap2 };
const result = await faceComparator.compareFaces(visionInfo1, visionInfo2); console.info(`是否为同一人: ${result.isSamePerson}`); console.info(`相似度: ${(result.similarity * 100).toFixed(2)}%`);
// 清理资源 pixelMap1.release(); pixelMap2.release(); } catch (error) { console.error('人脸比对失败:', error); }}
async function loadPixelMap(imageUri: string) { // 假设有工具库可以加载图像 return await someImageLibrary.loadPixelMap(imageUri);}
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关于加载图像可以看我之前的文章～，或者查一下 API，本身并不难。
错误处理
在开发过程中，遇到的常见错误包括：
这些问题可以通过增强日志和用户提示来解决。例如，提供清晰的错误信息并指导用户上传合适的图片。
第四步：构建用户界面
以下代码展示了一个简单的人脸比对应用界面，支持图片选择与结果展示：
import { View, Text, Button, Image } from '@ohos.arkui';
export default View.create({ build() { return ( { type: "flex", flexDirection: "column", children: [ { type: Text, content: "人脸比对应用", style: { height: "50vp", fontSize: "20vp", textAlign: "center" }, }, { type: Button, content: "选择图片1", style: { height: "50vp", marginTop: "20vp" }, onClick: this.onSelectImage1, }, { type: Button, content: "选择图片2", style: { height: "50vp", marginTop: "10vp" }, onClick: this.onSelectImage2, }, { type: Button, content: "开始比对", style: { height: "50vp", marginTop: "10vp" }, onClick: this.onCompareFaces, }, ], } ); },
onSelectImage1() { // 模拟选择图片1 this.imageUri1 = '/data/media/sample_image1.jpg'; console.info('图片1已选择:', this.imageUri1); },
onSelectImage2() { // 模拟选择图片2 this.imageUri2 = '/data/media/sample_image2.jpg'; console.info('图片2已选择:', this.imageUri2); },
async onCompareFaces() { try { const pixelMap1 = await loadPixelMap(this.imageUri1); const pixelMap2 = await loadPixelMap(this.imageUri2);
const visionInfo1 = { pixelMap: pixelMap1 }; const visionInfo2 = { pixelMap: pixelMap2 };
const result = await faceComparator.compareFaces(visionInfo1, visionInfo2); console.info(`是否为同一人: ${result.isSamePerson}`); console.info(`相似度: ${(result.similarity * 100).toFixed(2)}%`);
// 清理资源 pixelMap1.release(); pixelMap2.release(); } catch (error) { console.error('人脸比对失败:', error); } },});
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第五步：性能优化与功能扩展
性能优化
通过调整参数可以优化比对性能，例如限制图片分辨率，减少不必要的计算。
const configuration = { enableHighPrecision: false };const result = await faceComparator.compareFaces(visionInfo1, visionInfo2, configuration);
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在实际应用中，我还建议对图片进行预处理，例如裁剪人脸区域或调整图片大小，以进一步提高比对效率。
功能扩展
实时比对：结合相机模块，实时分析两张图片是否为同一人。
结果可视化：在界面上展示比对结果和置信度。
批量比对：支持一次比对多张照片，快速分类图库。
增强互动性：结合语音助手实现语音指令触发比对功能。
隐私保护：在比对结果中对敏感信息进行模糊处理，确保数据安全。
最后的小总结
整完了这个 API，我发现还真是挺有意思的。毕竟目前这个算是比较新的 AI API，可以去做很多新鲜的事，当然这不仅是一项技术创新，更是一种赋能开发者的方式，让我们能够轻松构建智能化、人性化的应用。
未来，我计划将这一技术融入更复杂的场景，如照片管理和个性化服务。此外，还可以探索如何将人脸比对与其他 AI 能力结合，开发更加智能的综合解决方案。如果你也对人脸比对感兴趣，不妨从简单的比对功能开始，逐步实现自己的创意！
当然如果你也在这一领域研究，不妨关注我，我们一起进步～！
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