（8）seetaface6 JNI之人脸相似度1:1(包含戴口罩人脸相似度)计算

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下载seetaface6 模型文件: 模型文件1 （code：ngne），模型文件2 （code: t6j0）
配置模型文件到项目中，运行Test

人脸特征相似度介绍

特征提取过程可以分为两个步骤：1. 根据人脸5个关键点裁剪出人脸区域；2. 将人脸区域输入特征提取网络提取特征。
这两个步骤可以分开调用，也可以独立调用。
特征长度是不同模型可能不同的，要使用faceRecognizer.GetExtractFeatureSize()方法获取当前使用模型提取的特征长度。
相似度的范围是[0, 1]，但是需要注意的是，如果是直接用內积计算的话，因为特征中存在复数，所以计算出的相似度可能为负数。识别器内部会将负数映射到0。
在一些特殊的情况下，需要将特征提取分开两步进行，比如前端裁剪处理图片，服务器进行特征提取和对比。
戴口罩人脸相似度计算需要切换成 face_recognizer_mask.csta模型
下面代码中，一张图片中可能有多个人脸（也可能没有人脸），这里演示用图片至少包含一个人脸，且只取第一个。

人脸特征模型介绍

模型	模型说明	备注
face_recognizer.csta	高精度人脸识别人脸向量特征提取模型，建议阈值：0.62	返回1024长度向量特征
face_recognizer_mask.csta	戴口罩人脸向量特征提取模型，建议阈值：0.48	返回512长度向量特征
face_recognizer_light.csta	轻量级人脸向量特征提取模型，建议阈值：0.55	返回512长度向量特征

人脸特征相似度代码

package com.seeta.sdk.proxy;import com.seeta.proxy.FaceDetectorProxy;
import com.seeta.proxy.FaceLandmarkerProxy;
import com.seeta.proxy.FaceRecognizerProxy;
import com.seeta.pool.SeetaConfSetting;
import com.seeta.sdk.*;
import com.seeta.sdk.util.LoadNativeCore;
import com.seeta.sdk.util.SeetafaceUtil;/*** 人脸特征相似度 1：1* 人脸相似度计算*/
public class FaceRecognizerProxyTest {static {LoadNativeCore.LOAD_NATIVE(SeetaDevice.SEETA_DEVICE_AUTO);}//模型文件夹路径public static String CSTA_PATH = "E:\\models";// 拼接模型路径public static String[] detector_cstas = {CSTA_PATH + "/face_detector.csta"};// 人脸关键点定位模型路径拼接public static String[] landmarker_cstas = {CSTA_PATH + "/face_landmarker_pts5.csta"};//高精度人脸特征提取模型，1024维public static String[] recognizer_cstas = {CSTA_PATH + "/face_recognizer.csta"};public static String fileName = "E:\\111.jpg";public static String fileName2 = "E:\\222.jpg";public static void main(String[] args) {//人脸识别检测器对象池配置，可以配置对象的个数哦SeetaConfSetting detectorPoolSetting = new SeetaConfSetting(new SeetaModelSetting(0, detector_cstas, SeetaDevice.SEETA_DEVICE_AUTO));//人脸检测器对象池代理 ， spring boot可以用FaceDetectorProxy来配置BeanFaceDetectorProxy faceDetectorProxy = new FaceDetectorProxy(detectorPoolSetting);//人脸关键点定位器对象池配置SeetaConfSetting faceLandmarkerPoolSetting = new SeetaConfSetting(new SeetaModelSetting(0, landmarker_cstas, SeetaDevice.SEETA_DEVICE_AUTO));//人脸关键点定位器对象池代理 ， spring boot可以用FaceLandmarkerProxy来配置BeanFaceLandmarkerProxy faceLandmarkerProxy = new FaceLandmarkerProxy(faceLandmarkerPoolSetting);SeetaConfSetting faceRecognizerPoolSetting = new SeetaConfSetting(new SeetaModelSetting(0, recognizer_cstas, SeetaDevice.SEETA_DEVICE_AUTO));//人脸特征提取器，人脸特征相似度计算器FaceRecognizerProxy faceRecognizerProxy = new FaceRecognizerProxy(faceRecognizerPoolSetting);SeetaImageData image1 = SeetafaceUtil.toSeetaImageData(fileName);SeetaImageData image2 = SeetafaceUtil.toSeetaImageData(fileName2);try {//照片1SeetaRect[] detects1 = faceDetectorProxy.detect(image1);//detects1[0] 图片中可能有多个人脸（也可能没有人脸），这里演示只取第一个SeetaPointF[] pointFS1 = faceLandmarkerProxy.mark(image1, detects1[0]);//向量特征数组float[] features1 = faceRecognizerProxy.extract(image1, pointFS1);//照片2SeetaRect[] detects2 = faceDetectorProxy.detect(image2);//detects1[0] 图片中可能有多个人脸（也可能没有人脸），这里演示只取第一个SeetaPointF[] pointFS2 = faceLandmarkerProxy.mark(image2, detects2[0]);//向量特征数组float[] features2 = faceRecognizerProxy.extract(image2, pointFS2);//对比向量特征数组if (features1 != null && features2 != null) {float calculateSimilarity = faceRecognizerProxy.cosineSimilarity(features1, features2);System.out.printf("第相似度:%f\n", calculateSimilarity);}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}
}

输出结果

float: 分数

结果：0.776509

总结

1. 人脸识别过程复杂，但这个代码简单。
2. 精度高，这边的模型都是中科院商业开源的，比起社区的模型，用到的训练集多很多。
3. 功能齐全：
人脸检测和关键点定位
人脸特征提取和对比
人脸特征提取
人脸特征对比
活体检测
人脸跟踪
质量评估
年龄识别
性别识别
口罩检测
口罩人脸识别
眼睛状态检测

不懂seetaface6SDK的可以先看gitee项目哦

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