Java借助百度云人脸识别实现人脸注册、登录功能的完整示例

  • 百度云人脸识别
    • 预览效果
    • 环境准备
  • 百度云API的基本使用
    • 添加依赖
    • 新建AipFace
    • 人脸检测
    • 人脸对比
    • 人脸注册
    • 人脸搜索
    • 人脸删除
    • 身份验证
  • Spring Boot集成百度云人脸识别
    • 添加依赖
    • 配置application.yml
    • BaiduAiUtils工具类封装
    • Controller层
    • Service层
    • 跨域配置
  • Vue前端
    • H5新媒体接口调用摄像头
    • 跨域问题

百度云人脸识别

预览效果

先来看一下Java借助百度云人脸识别实现人脸注册登录功能的预览效果

环境准备

登录百度智能云控制台：https://console.bce.baidu.com/，开通人脸识别


选择人脸识别项，创建人脸识别应用

人脸识别接口默认全部选择，也可以选择添加其他接口。


得到应用ID、 API KEY、Secret Key

百度云API的基本使用

人脸识别API文档：https://cloud.baidu.com/doc/FACE/index.html

人脸识别SDK下载：https://ai.baidu.com/sdk

添加依赖

下载对应语言的SDK后安装Face Java SDK或使用maven依赖。

这里使用Maven依赖，访问https://mvnrepository.com搜索com.baidu.aip

<dependency><groupId>com.baidu.aip</groupId><artifactId>java-sdk</artifactId><version>4.16.10</version>
</dependency>

新建AipFace

AipFace是人脸识别的Java客户端，为使用人脸识别的开发人员提供了一系列的交互方法。初始化完成后建议单例使用，避免重复获取access_token

public class Sample {//设置APPID/AK/SKpublic static final String APP_ID = "你的 App ID";public static final String API_KEY = "你的 Api Key";public static final String SECRET_KEY = "你的 Secret Key";public static void main(String[] args) {// 初始化一个AipFaceAipFace client = new AipFace(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY);// 可选：设置网络连接参数// 建立连接的超时时间（单位：毫秒）client.setConnectionTimeoutInMillis(2000);// 通过打开的连接传输数据的超时时间（单位：毫秒）client.setSocketTimeoutInMillis(60000);// 可选：设置代理服务器地址, http和socket二选一，或者均不设置client.setHttpProxy("proxy_host", proxy_port);  // 设置http代理client.setSocketProxy("proxy_host", proxy_port);  // 设置socket代理// 调用接口String image = "取决于image_type参数，传入BASE64字符串或URL字符串或FACE_TOKEN字符串";String imageType = "BASE64";// 人脸检测JSONObject res = client.detect(image, imageType, options);System.out.println(res.toString(2));}
}

人脸检测

获得眼、口、鼻轮廓，识别多种人脸属性，如性别，年龄，表情等信息

应用场景：如人脸属性分析，基于人脸关键点的加工分析，人脸营销活动等。

具体参考人脸识别Api文档主页：

SDK文档REST-API-SDKJava-SDK人脸检测

import com.baidu.aip.face.AipFace;
import com.baidu.aip.util.Base64Util;
import org.json.JSONException;
import org.json.JSONObject;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.HashMap;@SpringBootTest
class FaceApplicationTests {@Testpublic void testFaceCheck() throws IOException, JSONException {/*** 传入appId、apiKey、secretkey。创建Java代码和百度云交互的Client对象*/AipFace client = new AipFace("26820026", "wiGTH1L6Peh9QFrgW0yqUx8b", "lIHbEgfUpzvgN4qYHYaGt77ggqicwvaf");// 构造模拟人像图片。 取决于image_type参数，传入BASE64字符串或URL字符串或FACE_TOKEN字符串String path = "D:\\face.png";byte[] bytes = Files.readAllBytes(Paths.get(path));String encode = Base64Util.encode(bytes);// 传入可选参数调用接口HashMap<String, Object> options = new HashMap<>();options.put("face_field", "age");options.put("max_face_num", "2");options.put("face_type", "LIVE");options.put("liveness_control", "LOW");// 调用Api进行人脸检测/*** image 图片的url或者base64字符串* imageType 图片形式（URL，BASE64）* options Map中配置基本参数,null:使用默认配置*/JSONObject res = client.detect(encode, "BASE64", options);System.out.println(res.toString(2));}
}

人脸检测结果返回数据

face_num:检测到的图片中的人脸数量face_listface_num:检测到的图片中的人脸数量人脸信息列表，具体包含的参数参考下面的列表face_token:人脸图片的唯一标识location:人脸在图片中的位置

{"result": {"face_num": 1,"face_list": [{"liveness": {"livemapscore": 0.3849793375},"angle": {"roll": -8.37,"pitch": 17.62,"yaw": 16.2},"face_token": "a99aa4ef86a0abf7e91bd79fee0170e5","location": {"top": 126.19,"left": 202.3,"rotation": -1,"width": 142,"height": 140},"face_probability": 1,"age": 22}]},"log_id": 1322968968,"error_msg": "SUCCESS","cached": 0,"error_code": 0,"timestamp": 1658935322
}

人脸对比

对比如下人脸

    public static void main(String[] args) throws Exception {/*** 传入appId、apiKey、secretkey。创建Java代码和百度云交互的Client对象*/AipFace client = new AipFace("27285857", "oaHvQava3f9upcKof3wXa20a", "EDGmHiWRtheCsudE9zyo7cYA8AmZKK9G");// 登录图片String loginImagePath = "D:\\user\\login.jpg";String loginImagePath2 = "D:\\user\\login2.jpg";// 对比的图片String comparedImagePath = "D:\\user\\compared.jpg";Double faceComparison = faceComparison(client, loginImagePath, comparedImagePath);if (faceComparison > 85) {System.out.println("人脸识别登录成功");} else {System.out.println("人脸识别登录失败");}Double faceComparison2 = faceComparison(client, loginImagePath2, comparedImagePath);if (faceComparison2 > 85) {System.out.println("人脸识别登录成功");} else {System.out.println("人脸识别登录失败");}}static Double faceComparison(AipFace client, String loginImagePath, String comparedImagePath) throws Exception {byte[] loginImageBytes = Files.readAllBytes(Paths.get(loginImagePath));byte[] comparedImageBytes = Files.readAllBytes(Paths.get(comparedImagePath));String image1 = Base64Util.encode(loginImageBytes);String image2 = Base64Util.encode(comparedImageBytes);// image1/image2也可以为url或facetoken, 相应的imageType参数需要与之对应。MatchRequest req1 = new MatchRequest(image1, "BASE64");MatchRequest req2 = new MatchRequest(image2, "BASE64");ArrayList<MatchRequest> requests = new ArrayList<>();requests.add(req1);requests.add(req2);JSONObject match = client.match(requests);System.out.println(match.toString(2));return match.getJSONObject("result").getDouble("score");}

响应数据结果

score    人脸相似度得分face_list 人脸信息列表face_token   人脸的唯一标志

{"result": {"score": 100,"face_list": [{"face_token": "27f621640149e860bd3108d7baf2d316"},{"face_token": "27f621640149e860bd3108d7baf2d316"}]},"log_id": 1938820671,"error_msg": "SUCCESS","cached": 0,"error_code": 0,"timestamp": 1662201138
}
人脸识别登录成功
{"result": {"score": 36.30554962,"face_list": [{"face_token": "4f7391b4d7807d112f9cff4809ff15f1"},{"face_token": "27f621640149e860bd3108d7baf2d316"}]},"log_id": 1939016848,"error_msg": "SUCCESS","cached": 0,"error_code": 0,"timestamp": 1662201139
}
人脸识别登录失败

人脸注册

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，

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。

人脸库、用户组、用户、用户下的人脸层级关系如下：

人脸库用户组一用户01人脸用户02人脸人脸用户组二用户组三

    @Testpublic void testFaceRegister() throws IOException, JSONException {/*** 传入appId、apiKey、secretkey。创建Java代码和百度云交互的Client对象*/AipFace client = new AipFace("26820026", "wiGTH1L6Peh9QFrgW0yqUx8b", "lIHbEgfUpzvgN4qYHYaGt77ggqicwvaf");// 构造模拟人像图片。 取决于image_type参数，传入BASE64字符串或URL字符串或FACE_TOKEN字符串String path = "D:\\face.png";byte[] bytes = Files.readAllBytes(Paths.get(path));String encode = Base64Util.encode(bytes);// 传入可选参数调用接口HashMap<String, String> options = new HashMap<String, String>();options.put("user_info", "user's info");options.put("quality_control", "NORMAL");options.put("liveness_control", "LOW");options.put("action_type", "REPLACE");// 调用api方法完成人脸注册/*** image 图片的url或者base64字符串* imageType 图片形式（URL，BASE64）* groupId 组Id（固定一个字符串）* userId 用户Id* options hashMap基本参数配置*/JSONObject res = client.addUser(encode, "BASE64", "group1", "user1", options);System.out.println(res.toString(2));}

返回数据

log_id是请求标识码，随机数，唯一location是人脸在图片中的位置face_token是人脸图片的唯一标识

{"result": {"face_token": "a99aa4ef86a0abf7e91bd79fee0170e5","location": {"top": 126.19,"left": 202.3,"rotation": -1,"width": 142,"height": 140}},"log_id": 1689402612,"error_msg": "SUCCESS","cached": 0,"error_code": 0,"timestamp": 1658935689
}

自动创建组并添加相应照片

人脸搜索

人脸搜索是在指定人脸集合中进行直接地人脸检索操作

    @Testpublic void testFaceSearch() throws IOException, JSONException {/*** 传入appId、apiKey、secretkey。创建Java代码和百度云交互的Client对象*/AipFace client = new AipFace("26820026", "wiGTH1L6Peh9QFrgW0yqUx8b", "lIHbEgfUpzvgN4qYHYaGt77ggqicwvaf");// 构造模拟人像图片。 取决于image_type参数，传入BASE64字符串或URL字符串或FACE_TOKEN字符串String path = "D:\\face.png";byte[] bytes = Files.readAllBytes(Paths.get(path));String encode = Base64Util.encode(bytes);// 传入可选参数调用接口HashMap<String, Object> options = new HashMap<>();options.put("match_threshold", "70");options.put("quality_control", "NORMAL");options.put("liveness_control", "LOW");options.put("user_id", "user1");options.put("max_user_num", "3");//人脸搜索JSONObject res = client.search(encode, "BASE64", "group1,group2", options);System.out.println(res.toString(2));}

返回数据

face_token：人脸标志user_list：匹配的用户信息列表group_id：用户所属的group_iduser_id：用户的user_iduser_info：注册用户时携带的user_infoscore：用户的匹配得分

{"result": {"face_token": "a99aa4ef86a0abf7e91bd79fee0170e5","user_list": [{"score": 100,"group_id": "group1","user_id": "user1","user_info": "user's info"}]},"log_id": 1961953770,"error_msg": "SUCCESS","cached": 0,"error_code": 0,"timestamp": 1658935961
}

人脸删除

用于将用户从某个组中删除。

    @Testpublic void testFaceDelete() throws JSONException {/*** 传入appId、apiKey、secretkey。创建Java代码和百度云交互的Client对象*/AipFace client = new AipFace("26820026", "wiGTH1L6Peh9QFrgW0yqUx8b", "lIHbEgfUpzvgN4qYHYaGt77ggqicwvaf");// 用户idString userId = "user1";// 用户组idString groupId = "group1";// 需要删除的人脸图片tokenString faceToken = "a99aa4ef86a0abf7e91bd79fee0170e5";// 人脸删除JSONObject res = client.faceDelete(userId, groupId, faceToken, null);System.out.println(res.toString(2));}

{"result": null,"log_id": 2967502100,"error_msg": "SUCCESS","cached": 0,"error_code": 0,"timestamp": 1658972967
}

身份验证

    public static void main(String[] args) throws Exception {/*** 传入appId、apiKey、secretkey。创建Java代码和百度云交互的Client对象*/AipFace client = new AipFace("27285857", "oaHvQava3f9upcKof3wXa20a", "EDGmHiWRtheCsudE9zyo7cYA8AmZKK9G");// 登录图片String imagePath = "D:\\user\\face.png";// 推荐阈值0.8，超过即判断为同一人Double faceComparison = authentication(client, imagePath, "身份证", "真实姓名");if (faceComparison >= 80) {System.out.println("身份验证成功");} else {System.out.println("身份验证成失败");}}static Double authentication(AipFace client, String imagePath, String idCardNumber, String name) throws Exception {// 传入可选参数调用接口HashMap<String, String> options = new HashMap<>();options.put("quality_control", "NORMAL");options.put("liveness_control", "LOW");byte[] imagePathBytes = Files.readAllBytes(Paths.get(imagePath));String image = Base64Util.encode(imagePathBytes);String imageType = "BASE64";// 身份验证JSONObject res = client.personVerify(image, imageType, idCardNumber, name, options);System.out.println(res.toString(2));double score = res.getDouble("score");return score;}

{"result": {"code": "908","session_id": "S6313318d119c4671440984"},"serverlogid": 3053070821,"error_msg": "SUCCESS","err_msg": "SUCCESS","cached": 0,"error_code": 0,"err_no": 0,"timestamp": 1662202253
}

Spring Boot集成百度云人脸识别

添加依赖

  <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><!--百度AI--><dependency><groupId>com.baidu.aip</groupId><artifactId>java-sdk</artifactId><version>4.8.0</version></dependency><dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>fastjson</artifactId><version>1.2.79</version></dependency>

配置application.yml

server:port: 8888# 413 Payload Too Large
#  max-http-header-size: 1024KBservlet:context-path: /facebaidu:face:appId: 27285866apiKey: oaHvQava3f9upcKof3wXa20asecretKey: EDGmHiWRthA8AmZxdE9zyo7cYA8AmZKK9GimageType: BASE64groupId: group1

BaiduAiUtils工具类封装

@Component
@Slf4j
public class BaiduAiUtils {@Value("${baidu.face.appId}")private String APP_ID;@Value("${baidu.face.apiKey}")private String API_KEY;@Value("${baidu.face.secretKey}")private String SECRET_KEY;@Value("${baidu.face.imageType}")private String IMAGE_TYPE;@Value("${baidu.face.groupId}")private String groupId;private AipFace client;private HashMap<String, String> map = new HashMap<>();private BaiduAiUtils() {//图片质量控制 NONE: 不进行控制 LOW:较低的质量要求 NORMAL: 一般的质量要求 HIGH: 较高的质量要求 默认 NONEmap.put("quality_control", "NORMAL");// 活体检测控制 NONE: 不进行控制 LOW:较低的活体要求(高通过率 低攻击拒绝率) NORMAL: 一般的活体要求(平衡的攻击拒绝率, 通过率) HIGH: 较高的活体要求(高攻击拒绝率 低通过率) 默认NONEmap.put("liveness_control", "LOW");}@PostConstructpublic void init() {client = new AipFace(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY);}/*** 用户照片存入人脸库中*/public Boolean faceRegister(String userId, String image) {JSONObject res = client.addUser(image, IMAGE_TYPE, groupId, userId, map);log.info("addUser result ：{}", res);Integer errorCode = res.getInt("error_code");return errorCode == 0 ? true : false;}/*** 更新人脸库中的用户照片*/public Boolean faceUpdate(String userId, String image) {JSONObject res = client.updateUser(image, IMAGE_TYPE, groupId, userId, map);log.info("updateUser result ：{}", res);Integer errorCode = res.getInt("error_code");return errorCode == 0 ? true : false;}/*** 判断上传的图片中是否具有面部信息*/public Boolean faceCheck(String image) {JSONObject res = client.detect(image, IMAGE_TYPE, map);log.info("detect result ：{}", res);if (res.has("error_code") && res.getInt("error_code") == 0) {JSONObject resultObject = res.getJSONObject("result");Integer faceNum = resultObject.getInt("face_num");return faceNum == 1 ? true : false;} else {return false;}}/*** 1.搜索人脸库中相似的人脸并返回数据* * 2.判断人脸匹配得分（score）大于80分则认为是同一个人*/public String faceSearch(String image) {JSONObject res = client.search(image, IMAGE_TYPE, groupId, map);log.info("search result ：{}", res);if (res.has("error_code") && res.getInt("error_code") == 0) {JSONObject result = res.getJSONObject("result");JSONArray userList = result.getJSONArray("user_list");if (userList.length() > 0) {JSONObject user = userList.getJSONObject(0);double score = user.getDouble("score");if (score > 80) {return user.getString("user_id");}}}return null;}}

Controller层

@Controller
@RequestMapping("/user")
public class UserController {@Autowiredprivate FaceService faceService;@RequestMapping("/test")@ResponseBodypublic String test() {return "hello world";}/*** 人脸登录*/@RequestMapping("/login")@ResponseBodypublic JSONObject searchface(@RequestBody JSONObject jsonObject) {StringBuffer imagebast64 = new StringBuffer(jsonObject.getString("imagebast64"));String userId = faceService.loginByFace(imagebast64);JSONObject res = new JSONObject();res.put("userId", userId);res.put("code", 200);return res;}/*** 人脸登录** @return* @throws Exception*/@RequestMapping("/register")@ResponseBodypublic JSONObject registerFace(@RequestBody JSONObject jsonObject) {StringBuffer imagebast64 = new StringBuffer(jsonObject.getString("imagebast64"));String userId = UUID.randomUUID().toString().substring(0, 4);Boolean registerFace = faceService.registerFace(userId + "", imagebast64);JSONObject res = new JSONObject();res.put("userId", userId);if (registerFace) {res.put("code", 200);}return res;}
}

Service层

@Service
public class FaceService {@Autowiredprivate BaiduAiUtils baiduAiUtils;/*** 人脸登录*/public String loginByFace(StringBuffer imagebast64) {// 处理base64编码内容String image = imagebast64.substring(imagebast64.indexOf(",") + 1, imagebast64.length());String userId = baiduAiUtils.faceSearch(image);return userId;}/*** 人脸注册*/public Boolean registerFace(String userId, StringBuffer imagebast64) {// 处理base64编码内容String image = imagebast64.substring(imagebast64.indexOf(",") + 1, imagebast64.length());Boolean registerFace = baiduAiUtils.faceRegister(userId, image);return registerFace;}
}

跨域配置

使用前后端分离，配置解决跨域问题

@Configuration
public class WebConfigurer implements WebMvcConfigurer {@Overridepublic void addCorsMappings(CorsRegistry registry) {// 为url添加映射路径registry.addMapping("/**")// 设置允许的域.allowedOrigins("*")// 设置允许请求的方式.allowedMethods("*")// 设置允许的header.allowedHeaders("*")// 设置是否发送cookie信息.allowCredentials(true);}
}

Vue前端

H5新媒体接口调用摄像头

利用H5新媒体接口调用摄像头实现与后端接口对接

<template><div><el-row><el-col :span="12"><el-row type="flex" class="row-bg" justify="center" style="text-align:center;margin-top:200px"><el-col :span="12"><el-button type="primary" @click="login">人脸登录</el-button></el-col><el-col :span="12"><el-button type="success" @click="register">人脸注册</el-button></el-col></el-row></el-col><el-col :span="12"><b>{{ tips }}</b><div><video id="video" width="500px" height="500px" autoplay="autoplay"></video><canvas id="canvas" width="500px" height="500px" style="display: none;"></canvas></div></el-col></el-row></div>
</template><script>
import { login, register } from '@/api/face'export default {name: 'Index',data() {return {tips: '',mediaStreamTrack: null}},methods: {/*** 打开摄像头*/openMedia(tag) {const that = thisthat.tips = '正在打开摄像头'const constraints = { video: { width: 500, height: 500 }, audio: false }// 获得video摄像头区域const video = document.getElementById('video')/*** H5新媒体接口:navigator.mediaDevices.getUserMedia()* 1.提示用户是否允许媒体输入,(媒体输入主要包括相机,视频采集设备,屏幕共享服务,麦克风,A/D转换器等)* 2.返回一个Promise对象* 3.如果用户同意使用权限,则会将MediaStream对象作为resolve()的参数传给then()* 4.如果用户拒绝使用权限,或者请求的媒体资源不可用,则会将 PermissionDeniedError 作为 reject()的参数传给catch()*/const promise = navigator.mediaDevices.getUserMedia(constraints)promise.then((mediaStream) => {that.mediaStreamTrack = typeof mediaStream.stop === 'function' ? mediaStream : mediaStream.getTracks()[0]video.srcObject = mediaStreamvideo.play()that.tips = '请正视摄像头'setTimeout(() => that.photograph(tag), 2000)}).catch(error => {console.log(error)})},/*** 关闭摄像头*/closeMedia() {if (this.mediaStreamTrack) {this.mediaStreamTrack.stop()this.openOrCloseVideo(true)this.tips = '操作成功'}},/*** 视频框是否隐藏* @param val*/openOrCloseVideo(val) {if (val) {document.getElementById('video').style.display = 'none'} else {document.getElementById('video').style.display = 'block'}},/*** 登录事件*/login() {this.openOrCloseVideo(false)this.openMedia(1)},/*** 注册事件*/register() {this.openOrCloseVideo(false)this.openMedia(2)},/*** 拍照进行注册、登录*/photograph(tag) {// 获得Canvas对象const video = document.getElementById('video')const canvas = document.getElementById('canvas')const ctx = canvas.getContext('2d')ctx.drawImage(video, 0, 0, 500, 500)// 从画布上获取照片数据const img = document.getElementById('canvas').toDataURL()this.tips = '正在识别'const data = { 'imagebast64': img }if (tag === 1) {login(data).then(res => {console.log('进行登录')console.log(res)}).finally(() => this.closeMedia())} else if (tag === 2) {console.log('进行注册')register(data).then(res => {console.log(res)}).finally(() => this.closeMedia())}}}
}
</script><style scoped></style>

跨域问题

由于前后端分离，存在跨域问题，使用Vue代理方式进行解决，在vue.config.js中配置

  devServer: {port: port,proxy: {// 代理名字代表请求路径 face代表前端访问地址为http://localhost:6666/face/xxx'/face': {// 转发后的地址为http://localhost:8888/face/xxxtarget: 'http://localhost:8888',changeOrigin: true,// 转发后的地址重写规则是什么pathRewrite: {// 以/face开头的原路径转换成空 就是去掉'^/face': '/'}}},open: false,overlay: {warnings: false,errors: true},before: require('./mock/mock-server.js')},

使用代理后，似乎有问题，JSON参数后端无法接收，且请求一直pending挂起。于是查询发现如下设置后可解决。

  devServer: {port: port,proxy: {// 代理名字代表请求路径 face代表前端访问地址为http://localhost:6666/face/xxx'/face': {// 转发后的地址为http://localhost:8888/face/xxxtarget: 'http://localhost:8888',changeOrigin: true,onProxyReq: function(proxyReq, req, res, options) {if (req.body) {const bodyData = JSON.stringify(req.body)// incase if content-type is application/x-www-form-urlencoded -> we need to change to application/jsonproxyReq.setHeader('Content-Type', 'application/json')proxyReq.setHeader('Content-Length', Buffer.byteLength(bodyData))// stream the contentproxyReq.write(bodyData)}},// 转发后的地址重写规则是什么pathRewrite: {// 以/face开头的原路径转换成空 就是去掉'^/face': '/'}}},open: false,overlay: {warnings: false,errors: true},before: require('./mock/mock-server.js')},

如上设置后总感觉有一定问题，于是直接修改request.js文件，让请求地址访问后端接口。

1.修改.env.development文件

ENV = 'development'VUE_APP_BASE_API = '/face'

2.修改request.js文件

const port = 8888;
const service = axios.create({// baseURL: process.env.VUE_APP_BASE_API, // url = base url + request urlbaseURL: window.location.protocol + '//' + window.location.hostname + (port == 80 ? '' : ':' + port)+ process.env.VUE_APP_BASE_API, // url = base url + request urltimeout: 5000 // request timeout
})

最好的方式还是使用Nginx解决跨域问题。

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