前言

最近偶尔看到了虹软sdk开放了活体检测的功能，以前记得19年的时候就关注过虹软的人脸识别免费开放的消息。现在正好拿来玩玩。

案例仅供参考

一、虹软是什么？

虹软是计算机视觉行业领先的算法服务提供商及解决方案供应商，服务于世界各地的客户，将领先的计算机视觉技术商业化应用在智能手机、智能汽车、智能家居、智能零售、互联网视频等领域，并且仍在不断探索新的领域与方向。

开放了人脸识别，人证核验和活体检测的sdk

二、使用步骤

1.引入库

1.使用C# 作为开发语言，选择了C++的sdk

去他们官网注册好账号后，可以选择不同的环境以及不同的sdk

准备几张照片，我准备了三张照片。 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20201202085634135.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2d1eWFuZzE5OTU=,size_16,color_FFFFFF,t_70) 以下是建表语句： ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20201202085831428.png) ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20201202090028917.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2d1eWFuZzE5OTU=,size_16,color_FFFFFF,t_70)

username 是人员名字
userfeature 是特征，特征值在虹软的2.2版本里面使用intptr存储的，3.0 则使用byte[ ]存储。3.0会比较方便。直接转换成basestring 存储即可。
userfeaturesize 是字符数量

2.读入数据

在注册人脸这，添加以下代码。

 public class UserModel{public string username { get; set; }public string userfeature { get; set; }public int userfeaturesize { get; set; }}

                            //创建数据库对象SqlSugarClient db = new SqlSugarClient(new ConnectionConfig(){ConnectionString = ConnectionStringObject.ConnectionString,//连接符字串DbType = DbType.Sqlite,IsAutoCloseConnection = true,InitKeyType = InitKeyType.Attribute//从特性读取主键自增信息});

                                 UserModel usermodel = new UserModel(){username = "women2",userfeature = Convert.ToBase64String(feature.feature),userfeaturesize = feature.featureSize};db.Insertable(usermodel).ExecuteCommand();

在后面，在demo的基础上添加了后台按钮。

//初始化的时候读取
public bool InitUserFaces(){try{SqlSugarClient db = new SqlSugarClient(new ConnectionConfig(){ConnectionString = ConnectionStringObject.ConnectionString,//连接符字串DbType = DbType.Sqlite,IsAutoCloseConnection = true,InitKeyType = InitKeyType.Attribute//从特性读取主键自增信息});UserFaces = db.Queryable<UserModel>().ToList();db.Close();db.Dispose();return true;}catch (Exception ex){return false;//throw;}}public List<UserModel> UserFaces = new List<UserModel>();try{ 创建数据库对象SqlSugarClient db = new SqlSugarClient(new ConnectionConfig(){ConnectionString = ConnectionStringObject.ConnectionString,//连接符字串DbType = DbType.Sqlite,IsAutoCloseConnection = true,InitKeyType = InitKeyType.Attribute//从特性读取主键自增信息});var facelist = db.Queryable<UserModel>().ToList();//在点击开始的时候再坐下初始化检测，防止程序启动时有摄像头，在点击摄像头按钮之前将摄像头拔掉的情况initVideo();//必须保证有可用摄像头if (filterInfoCollection.Count == 0){MessageBox.Show("未检测到摄像头，请确保已安装摄像头或驱动!");return;}if (rgbVideoSource.IsRunning || irVideoSource.IsRunning){btnStartVideo.Text = "启用摄像头";//关闭摄像头if (irVideoSource.IsRunning){irVideoSource.SignalToStop();irVideoSource.Hide();}if (rgbVideoSource.IsRunning){rgbVideoSource.SignalToStop();rgbVideoSource.Hide();}//“选择识别图”、“开始匹配”按钮可用，阈值控件禁用ControlsEnable(true, chooseImgBtn, matchBtn, chooseMultiImgBtn, btnClearFaceList);txtThreshold.Enabled = false;exitVideoRGBFR = true;exitVideoRGBLiveness = true;}else{if (isCompare){//比对结果清除for (int i = 0; i < imagesFeatureList.Count; i++){imageList.Items[i].Text = string.Format("{0}号", i);}lblCompareInfo.Text = string.Empty;isCompare = false;}//“选择识别图”、“开始匹配”按钮禁用，阈值控件可用，显示摄像头控件txtThreshold.Enabled = true;rgbVideoSource.Show();irVideoSource.Show();ControlsEnable(false, chooseImgBtn, matchBtn, chooseMultiImgBtn, btnClearFaceList);btnStartVideo.Text = "关闭摄像头";//获取filterInfoCollection的总数int maxCameraCount = filterInfoCollection.Count;//如果配置了两个不同的摄像头索引if (rgbCameraIndex != irCameraIndex && maxCameraCount >= 2){//RGB摄像头加载rgbDeviceVideo = new VideoCaptureDevice(filterInfoCollection[rgbCameraIndex < maxCameraCount ? rgbCameraIndex : 0].MonikerString);rgbVideoSource.VideoSource = rgbDeviceVideo;rgbVideoSource.Start();//IR摄像头irDeviceVideo = new VideoCaptureDevice(filterInfoCollection[irCameraIndex < maxCameraCount ? irCameraIndex : 0].MonikerString);irVideoSource.VideoSource = irDeviceVideo;irVideoSource.Start();//双摄标志设为trueisDoubleShot = true;}else{//仅打开RGB摄像头，IR摄像头控件隐藏rgbDeviceVideo = new VideoCaptureDevice(filterInfoCollection[rgbCameraIndex <= maxCameraCount ? rgbCameraIndex : 0].MonikerString);rgbVideoSource.VideoSource = rgbDeviceVideo;rgbVideoSource.Start();irVideoSource.Hide();}//启动两个检测线程exitVideoRGBFR = false;exitVideoRGBLiveness = false;videoRGBLiveness();//videoRGBFR();videoRGBFRServer();}}catch (Exception ex){LogUtil.LogInfo(GetType(), ex);}private void videoRGBFRServer(){int index = 10000;ThreadPool.QueueUserWorkItem(new WaitCallback(delegate {while (true){//index--;//if (index == 0)//{//    index = 10000;//    existNewFace = true;//}if (exitVideoRGBFR){return;}try{//if (ableReadFaceInfo && existNewFace && handleQueue.Contains(faceIDTemp) && !livenessResult.Equals(livenessInitValue))if (ableReadFaceInfo && existNewFace  && !livenessResult.Equals(livenessInitValue)){ableReadFR = false;if (livenessResult.Equals(1) && rect.left != 0 && rect.right != 0 && rect.top != 0 && rect.bottom != 0){int result = -1;float similarity = 0f;for (int i = 0; i < frMatchTime; i++){if (exitVideoRGBFR){break;}Console.WriteLine(string.Format("faceid:{0},特征搜索第{1}次\r\n", "999", i + 1));Bitmap bitmapTemp = rgbVideoSource.GetCurrentVideoFrame();if (bitmapTemp == null){break;}//提取人脸特征FaceFeature feature = FaceUtil.ExtractFeature(videoRGBImageEngine, bitmapTemp, maxFace);similarity = 0f;result = compareFeatureServer(feature, out similarity);//得到比对结果if (result > -1){break;}}if (!result.Equals(-1)){//将比对结果放到显示消息中，用于最新显示trackRGBUnit.message = string.Format(" {0}号 {1},{2},Faceid:{3}", result, similarity, string.Format("RGB{0}", CommonUtil.TransLivenessResult(livenessResult)), UserFaces[result].username);}else{//显示消息trackRGBUnit.message = string.Format("RGB{0},Faceid:{1}", CommonUtil.TransLivenessResult(livenessResult), result);}}else{//显示消息trackRGBUnit.message = string.Format("RGB{0},Faceid:{1}", CommonUtil.TransLivenessResult(livenessResult), "999");}}}catch (Exception ex){Console.WriteLine(ex.Message);}finally{ableReadFR = true;}}}));}/// <summary>/// 得到feature比较结果/// </summary>/// <param name="feature"></param>/// <returns></returns>private int compareFeatureServer(FaceFeature feature, out float similarity){int result = -1;similarity = 0f;try{//如果人脸库不为空，则进行人脸匹配if (UserFaces != null && UserFaces.Count > 0){for (int i = 0; i < UserFaces.Count; i++){//调用人脸匹配方法，进行匹配videoRGBImageEngine.ASFFaceFeatureCompare(feature,new FaceFeature() {feature =  Convert.FromBase64String( UserFaces[i].userfeature),featureSize = UserFaces[i].userfeaturesize } , out similarity);if (similarity >= threshold){result = i;break;}}}}catch (Exception ex){LogUtil.LogInfo(GetType(), ex);}return result;}

ok 程序到这里就修改完成了。每次程序启动之后，会从bin文件夹下面的.db文件里面读取出所有的人脸。然后每次通过摄像头去匹配。已测试，效果挺好，识别的很快。就是还有一些小问题。但是总体来说效果很好。

总结

gitee,代码地址:人脸识别

更新架构

这是官方的样例demo介绍，本文也是几乎差不多的原理，目前实现了小型智慧工地的人脸识别系统的设计。

以后有机会的话会更新成下图右边的c/s系统设计

更新数据库（增加图片存储）

总共两张表

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