android实现基于表情识别和敲击识别的认证系统，表情识别支持自动的连续隐藏式拍照
一个演示用的基于表情识别和敲击识别的App
演示用app，表情识别基于微软人脸识别API，可以在点击表情后自动多次拍照，拍照界面已经做了隐藏处理，当与预定义的表情序列匹配后人之成功。
敲击识别的功能上也差不多，是基于加速传感器和录音机实现的，保证较高的准确率，可以设置识别的敲击次数。
下载地址：
https://download.csdn.net/download/fanyishi/10446661
表情识别
基本框架基于微软表情识别基于微软人脸识别API
注：API免费试用一个月申请地址https://azure.microsoft.com/zh-cn/try/cognitive-services/?unauthorized=1
我之前申请的API已经过期，可以在上面的网址申请一个在Cognitive-Face-Android-master\Sample\app\src\main\res\values\strings.xml 中
<!-- Please refer to https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/face/ to get your subscription key --><!-- If you have subscription key with its corresponding endpoint, you can add them here to use the service --><string name="subscription_key">26e66675269944f4a27656d35afd8026</string><string name="endpoint">https://westcentralus.api.cognitive.microsoft.com/face/v1.0</string>这里添加自己的key即可。
思路就是在本地用前置摄像头拍一张图片，上传到微软的API，会返回一个人脸的各种信息，从中提取出表情的信息，在界面上显示表情所对应的字符。
相机是做了一个隐藏式的自动连续拍照的相机，用的谷歌官方的自定义相机API。
核心代码：
// Background task of face detection.private class DetectionTask extends AsyncTask<InputStream, String, Face[]> {private boolean mSucceed = true;@Overrideprotected Face[] doInBackground(InputStream... params) {// Get an instance of face service client to detect faces in image.FaceServiceClient faceServiceClient = SampleApp.getFaceServiceClient();try {publishProgress("Detecting...");// Start detection.return faceServiceClient.detect(params[0], /* Input stream of image to detect */true, /* Whether to return face ID */true, /* Whether to return face landmarks *//* Which face attributes to analyze, currently we support:age,gender,headPose,smile,facialHair */new FaceServiceClient.FaceAttributeType[] {FaceServiceClient.FaceAttributeType.Emotion});} catch (Exception e) {mSucceed = false;publishProgress(e.getMessage());addLog(e.getMessage());return null;}}@Overrideprotected void onPreExecute() {mProgressDialog.show();addLog("Request: Detecting in image " + mImageUri);}@Overrideprotected void onProgressUpdate(String... progress) {mProgressDialog.setMessage(progress[0]);setInfo(progress[0]);}@Overrideprotected void onPostExecute(Face[] result) {if (mSucceed) {addLog("Response: Success. Detected " + (result == null ? 0 : result.length)+ " face(s) in " + mImageUri);}// Show the result on screen when detection is done.setUiAfterDetection(result, mSucceed);}}将传回的文本提取，根据不同表情返回相应的符号：
public View getView(final int position, View convertView, ViewGroup parent) {if (convertView == null) {LayoutInflater layoutInflater =(LayoutInflater) getSystemService(Context.LAYOUT_INFLATER_SERVICE);convertView = layoutInflater.inflate(R.layout.item_face_with_description, parent, false);}convertView.setId(position);// Show the face thumbnail.((ImageView) convertView.findViewById(R.id.face_thumbnail)).setImageBitmap(faceThumbnails.get(position));// Show the face details.emotion = getEmotion(faces.get(position).faceAttributes.emotion).substring(0, 2);input(view);return convertView;}private String getEmotion(Emotion emotion){String emotionType = "";double emotionValue = 0.0;if (emotion.anger > emotionValue){emotionValue = emotion.anger;emotionType = "An: Anger";}if (emotion.contempt > emotionValue){emotionValue = emotion.contempt;emotionType = "Co: Contempt";}if (emotion.disgust > emotionValue){emotionValue = emotion.disgust;emotionType = "Di: Disgust";}if (emotion.fear > emotionValue){emotionValue = emotion.fear;emotionType = "Fe: Fear";}if (emotion.happiness > emotionValue){emotionValue = emotion.happiness;emotionType = "Ha: Happiness";}if (emotion.neutral > emotionValue){emotionValue = emotion.neutral;emotionType = "Ne: Neutral";}if (emotion.sadness > emotionValue){emotionValue = emotion.sadness;emotionType = "Sa: Sadness";}if (emotion.surprise > emotionValue){emotionValue = emotion.surprise;emotionType = "Su: Surprise";}return String.format("%s: %f", emotionType, emotionValue);}相机部分：
cameraView = new CameraView(this);// 通过一个surfaceview的view来实现拍照cameraView.setTag(1);cameraView = new CameraView(this, this);setContentView(R.layout.activity_camera);relative = (RelativeLayout) this.findViewById(R.id.ly);RelativeLayout.LayoutParams Layout = new RelativeLayout.LayoutParams(1, 1);// 设置surfaceview使其在隐藏的同时可以进行拍照Layout.addRule(RelativeLayout.ALIGN_PARENT_BOTTOM, RelativeLayout.TRUE);Layout.addRule(RelativeLayout.ALIGN_PARENT_RIGHT, RelativeLayout.TRUE);ActivityManager.getInstance().addActivity(this);relative.addView(cameraView, Layout);相机具体代码可以在源码里面看。
敲击识别
检测算法核心就是发起一个Timer每隔20ms去侦测录音的敲击声音的录入，以及侦听了加速度传感器的Z轴数值波动；还有一个识别敲击的Timer每隔25ms去读取录音和加速度识别的结果，若是辨识出一次敲击然后起一个2-3s的超时去识别这个时间内敲击响应的次数。
核心代码
录音部分
private void startEventDetectTimer(){mTimer = new Timer();eventGen = new TimerTask(){int nrTicks = 0;EventGenState_t state = EventGenState_t.NoneSet;@Overridepublic void run() {switch(state){//None of the bools setcase NoneSet:if ( mSoundKnockDetector.spikeDetected && !mAccelSpikeDetector.spikeDetected) state = EventGenState_t.VolumSet;else if (!mSoundKnockDetector.spikeDetected && mAccelSpikeDetector.spikeDetected) state = EventGenState_t.AccelSet; else if ( mSoundKnockDetector.spikeDetected && mAccelSpikeDetector.spikeDetected){mSoundKnockDetector.spikeDetected = false;mAccelSpikeDetector.spikeDetected = false;state = EventGenState_t.NoneSet;//generate knock eventmPatt.knockEvent();}nrTicks = 0;break;//volum setcase VolumSet:if(mAccelSpikeDetector.spikeDetected){mSoundKnockDetector.spikeDetected = false;mAccelSpikeDetector.spikeDetected = false;state = EventGenState_t.NoneSet;//generate knock eventmPatt.knockEvent();break;}else{nrTicks+=1;if(nrTicks > period){nrTicks = 0;mSoundKnockDetector.spikeDetected = false;state = EventGenState_t.NoneSet;}}break;//accsel setcase AccelSet:if(mSoundKnockDetector.spikeDetected){mSoundKnockDetector.spikeDetected = false;mAccelSpikeDetector.spikeDetected = false;state = EventGenState_t.NoneSet;//generate knock eventmPatt.knockEvent();break;}else{nrTicks+=1;if(nrTicks > period){nrTicks = 0;mAccelSpikeDetector.spikeDetected = false;state = EventGenState_t.NoneSet;}} break;}}};mTimer.scheduleAtFixedRate(eventGen, 0, period); //start after 0 ms}加速传感器部分
public void onSensorChanged(SensorEvent event) {prevXVal = currentXVal;currentXVal = abs(event.values[0]); // X-axisdiffX = currentXVal - prevXVal;prevYVal = currentYVal;currentYVal = abs(event.values[1]); // Y-axisdiffY = currentYVal - prevYVal; prevZVal = currentZVal;currentZVal = abs(event.values[2]); // Z-axisdiffZ = currentZVal - prevZVal;//Z force must be above some limit, the other forces below some limit to filter out shaking motionsif (currentZVal > prevZVal && diffZ > thresholdZ && diffX < threshholdX && diffY < threshholdY){accTapEvent();}}具体实现部分太多了，就不一一贴了。
参考的项目：
Emotion API：
https://docs.microsoft.com/zh-cn/azure/cognitive-services/emotion/home
微软Cognitive Service：
https://github.com/Microsoft/Cognitive-Face-Android.git
博文：Android 检测手机的敲击事件 https://blog.csdn.net/dahaohan/article/details/52883743
github：https://github.com/lishushu/KnockDetection.git
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