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)        }    }

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。

在这里插入图片描述

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】

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 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 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 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;    }

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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