识别未来

先看下效果图吧,满足你们的好奇心,哈哈哈

人脸登录成功
人脸登录失败
注册人脸
人脸库

一、创作动机

早在很久之前,公司同事已经实现了在网站的登陆模块加上人脸识别认证登陆功能,自己也就萌生了动手在自己的系统中加上这样的功能,通过不断的学习和搜所资料,发现百度已经提供了这样一个接口供我们去调用,帮助我们快速在自己的系统中集成人脸识别的功能,而且这个接口可以无限次调用。

二、需求介绍

在系统中,我们不用输入任何账号和密码,直接通过人脸识别,实现登陆。

三、使用的接口介绍

在本次演示中,主要涉及到人脸识别模块的两个接口(人脸注册人脸搜索)

人脸注册接口说明:

用于从人脸库中新增用户,可以设定多个用户所在组,及组内用户的人脸图片,

典型应用场景:构建您的人脸库,如会员人脸注册已有用户补全人脸信息等。用于从人脸库中新增用户,可以设定多个用户所在组,及组内用户的人脸图片,

典型应用场景:构建您的人脸库,如会员人脸注册已有用户补全人脸信息等。

官网请求实例demo

参数解释:image:这个和imagetype是对应的,如果imagetype是url,则image就是url路径,如果是base64,那image是base64字节码,groupid就是人脸库里创建的组id,userid就当前注册人脸的标识,该userid适合你系统的用户关联的,options是可选的,具体配置请参看官网介绍。

人脸注册,请求demo

人脸搜索接口说明:

由于我这里使用的是v3版本的,v3版本已经将人脸认证移到人脸搜索中,人脸搜索有两种模式:一是通过userid去人脸库中查找人脸和当前人脸进行对比,二是直接通过人脸去人脸库对比,具体使用哪一种请根据场景而定,我这里采用的是后者,是为了更加简单的实现人脸识别认证,无需输入任何字符。

官网demo

参数介绍:options:这里面重要讲下user_id这个选项,如果不加这个参数,则使用上面提到的第二种方式认证,如果加上则使用第一种方式认证;gropidlist:在指定的人脸库中查找比对,其他参数和人脸注册类似。

人脸认证demo

四、开始coding前的准备

获取APP_ID 、API_KEY、API_KEY,SECRET_KEY

具体步骤如下:

点击链接https://login.bce.baidu.com/,进入官网,使用百度云账号登陆(没有则先注册)

登录之后按箭头提示进入控制台,创建应用

创建好之后我们就可以获取我们需要的信息了

五、准备工作介绍完毕,开始coding吧

首先准备前端,打开电脑摄像头,我们在进行人脸注册和登录时,都需要带上摄像头拍下的图片,使用base64进行编码,传到后台,人脸注册还需要额外传入用户的ID,用来表示当前用户,当用户登录成功后会返回这个ID,

前端界面

后台处理

引入必要的依赖,根据你申请 人脸识别不同的版本有关,v2就使用v2版的,我这里使用v3版的依赖

api依赖

我是基于springboot框架进行开发的,所以起初准备使用controller进行处理人脸登陆和注册的请求,可是在调试过程中一直报错,d to instantiate [com.baidu.aip.face.AipFace]: No default constructor found; nested exception is java.lang.NoSuchMethodException: com.baidu.aip.face.AipFace.(),运行说是找不到这个,上网查阅还是没能解决,这时候看到介绍百度云人脸识别的博客,采用servlet去处理请求,发现问题没有出现了,现在我来详细说下具体步骤,不会出现过多代码,都是自己的理解。

人脸登录:

查阅文档发现在登录和注册之都会使用到AipFace,通过这个配置初始化的以下参数,参数分别是在编码之前我们准备的三个参数

获取APP_ID 、API_KEY、API_KEY,SECRET_KEY

一行代码就可配置

AipFace client =new AipFace(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY);

登录时后台接受到一个参数 String img(base64编码的)

拿到image后我们就可以进行身份的验证,代码如下:这里调用了apiface的search方法,使用人脸搜索的第二种方式,

参数解释:

image:后台接受到的img(base64)

imageType:base64(和上面对应)

groupidlist:(在指定的人脸库组中查找,这是我们手动在后台新建的)

人脸登录

返回结果:是一个json对象,我这里使用阿里的fastjson进行了转换成实体,

主要参数解释:

result:如果为空,则说明为检测到人脸

user_list:返回的用户列表,取决你设置max_user_num参数

score:我们判断是否认证成功的依据,一般匹配度在90以上基本是从人脸库中找到相似度非常高的,也就是认证成功,

返回结果
本系统中的判断依据

人脸注册

后端处理:接受的参数

userid:用户输入的登录账号

img:摄像头提取的照片 base64

人脸注册使用的是apiface的adduser方法,很简单,传入相应参数,直接调用

其中参数options是可选项,其他的参数和人脸登录是一样的,只是多了一个userid,用来标识当前注册的用户。

人脸注册

返回结果解释:判断是否注册成功,直接拿到error_msg去和SUCCESS匹配,相等则注册成功,否则注册失败。

注册结果

到这里,整个集成工作已完成,谢谢大家能够看到这,给个小心吧。

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乐哉码农

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