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#### 引言
远程在家办公的第N天，快要闲出屁了，今天突然有个小学弟加我VX说要咨询我点技术问题（终于可以装X了）。 看了他的需求描述，大概是要做一个Java web版本的人脸识别功能，然后存储人物的特征，再扫脸比对。可是我不会啊。。。
不过，作为一个宠粉的暖男，别说有困难就是没困难制造困难也要上，既然人家这么真诚的咨询，说明我还是有被需要的价值，不会那就帮着查查资料吧！没想到还有意外的收获~
看完他的境遇，忽然想起自己当年做毕设时那无助的样子，是何等的相似。每每看到有这样的咨询，能帮的我都尽自己最大努力帮，毕竟都是这么走过来的。
---
#### 人脸识别SDK
`人脸识别`技术是很复杂的，自己用`Java`手撕一个识别算法有点不切实际，毕竟实力不允许我这么嚣张，还是借助三方的SDK吧！
找了一圈发现一个免费的人脸识别SDK： `ArcSoft`:，地址：`https://ai.arcsoft.com.cn`。
**官网首页 -> 右上角开发者中心 -> 选择“人脸识别” -> 添加SDK**，会生成`APPID`、`SDK KEY`后续会用到，根据需要选择不同的环境（**本文基于`windows环境`**），然后下载`SDK`是一个压缩包。
#### Java项目搭建
终于在我的苦苦搜寻之下终于，找到一个`ArcSoft`的`Java版本`Demo，开源真是一件美好的事情，话不多说开干！
**1、下载demo项目**
github地址：`https://github.com/xinzhfiu/ArcSoftFaceDemo`，本地搭建数据库，创建表:`user_face_info`。这个表主要用来存人像特征，其中主要的字段 `face_feature` 用二进制类型 `blob` 存放人脸特征。
```sql
SET NAMES utf8mb4;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;
-- ----------------------------
-- Table structure for user_face_info
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `user_face_info`;
CREATE TABLE `user_face_info` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
`group_id` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '分组id',
`face_id` varchar(31) DEFAULT NULL COMMENT '人脸唯一Id',
`name` varchar(63) DEFAULT NULL COMMENT '名字',
`age` int(3) DEFAULT NULL COMMENT '年纪',
`email` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '邮箱地址',
`gender` smallint(1) DEFAULT NULL COMMENT '性别，1=男，2=女',
`phone_number` varchar(11) DEFAULT NULL COMMENT '电话号码',
`face_feature` blob COMMENT '人脸特征',
`create_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
`update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
`fpath` varchar(255) COMMENT '照片路径',
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
KEY `GROUP_ID` (`group_id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 ROW_FORMAT=DYNAMIC;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;
```
**2、修改`application.properties`文件**
整个项目还是比较完整的，只需改一些配置即可启动，但有几点注意的地方，后边会重点说明。
`config.arcface-sdk.sdk-lib-path`： 存放`SDK`压缩包中的三个.`dll`文件的路径
` config.arcface-sdk.app-id` ： 开发者中心的`APPID`
` config.arcface-sdk.sdk-key` ：开发者中心的`SDK Key`
```javascript
config.arcface-sdk.sdk-lib-path=d:/arcsoft_lib
config.arcface-sdk.app-id=8XMHMu71Dmb5UtAEBpPTB1E9ZPNTw2nrvQ5bXxBobUA8
config.arcface-sdk.sdk-key=BA8TLA9vVwK7G6btJh2A2FCa8ZrC6VWZLNbBBFctCz5R
# druid 本地的数据库地址
spring.datasource.druid.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/xin-master?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=UTC
spring.datasource.druid.username=junkang
spring.datasource.druid.password=junkang
```
**3、根目录创建`lib`文件夹**
在项目根目录创建文件夹 `lib`,将下载的SDK压缩包中的arcsoft-sdk-face-2.2.0.1.jar放入项目`根目录`
**4、引入`arcsoft`依赖包**
```javascript
```
`pom.xml`文件要配置`includeSystemScope`属性，否则可能会导致`arcsoft-sdk-face-2.2.0.1.jar`引用不到
```javascript
```
**5、启动项目**
到此为止配置完成，`run` `Application`文件启动
测试一下：`http://127.0.0.1:8089https://img.qb5200.com/download-x/demo`，如下页面即启动成功
#### 操作
**1、录入人脸图像**
页面输入名称，点击`摄像头注册`调起本地摄像头，提交后将当前图像传入后台，识别提取当前人脸体征，保存至数据库。
**2、人脸对比**
录入完人脸图像后测试一下能否识别成功，提交当前的图像，发现识别成功`相似度92%`。但是作为程序员对什么事情都要持怀疑的态度，**这结果不是老铁在页面写死的吧？**
为了进一步验证，这回把脸挡住再试一下，发现提示“人脸不匹配”，证明真的有进行比对。
#### 源码分析
简单看了一下项目源码，分析一下实现的过程：
页面和JS一看就是后端程序员写的，不要问我问为什么？懂的自然懂，哈哈哈 ~ ，
**1、JS调起本地摄像头拍照，上传图片文件字符串**
```javascript
function getMedia() {
$("#mainDiv").empty();
let videoComp = " ";
$("#mainDiv").append(videoComp);
let constraints = {
video: {width: 500, height: 500},
audio: true
};
//获得video摄像头区域
let video = document.getElementById("video");
//这里介绍新的方法，返回一个 Promise对象
// 这个Promise对象返回成功后的回调函数带一个 MediaStream 对象作为其参数
// then()是Promise对象里的方法
// then()方法是异步执行，当then()前的方法执行完后再执行then()内部的程序
// 避免数据没有获取到
let promise = navigator.mediaDevices.getUserMedia(constraints);
promise.then(function (MediaStream) {
video.srcObject = MediaStream;
video.play();
});
// var t1 = window.setTimeout(function() {
// takePhoto();
// },2000)
}
//拍照事件
function takePhoto() {
let mainComp = $("#mainDiv");
if(mainComp.has('video').length)
{
let userNameInput = $("#userName").val();
if(userNameInput == "")
{
alert("姓名不能为空!");
return false;
}
//获得Canvas对象
let video = document.getElementById("video");
let canvas = document.getElementById("canvas");
let ctx = canvas.getContext('2d');
ctx.drawImage(video, 0, 0, 500, 500);
var formData = new FormData();
var base64File = canvas.toDataURL();
var userName = $("#userName").val();
formData.append("file", base64File);
formData.append("name", userName);
formData.append("groupId", "101");
$.ajax({
type: "post",
url: "/faceAdd",
data: formData,
contentType: false,
processData: false,
async: false,
success: function (text) {
var res = JSON.stringify(text)
if (text.code == 0) {
alert("注册成功")
} else {
alert(text.message)
}
},
error: function (error) {
alert(JSON.stringify(error))
}
});
}
else{
var formData = new FormData();
let userName = $("#userName").val();
formData.append("groupId", "101");
var file = $("#file0")[0].files[0];
var reader = new FileReader();
reader.readAsDataURL(file);
reader.onload = function () {
var base64 = reader.result;
formData.append("file", base64);
formData.append("name",userName);
$.ajax({
type: "post",
url: "/faceAdd",
data: formData,
contentType: false,
processData: false,
async: false,
success: function (text) {
var res = JSON.stringify(text)
if (text.code == 0) {
alert("注册成功")
} else {
alert(text.message)
}
},
error: function (error) {
alert(JSON.stringify(error))
}
});
location.reload();
}
}
}
```
**2、后台解析图片，提取人像特征**
后台解析前端传过来的图片，提取人像特征存入数据库，人像特征的提取主要是靠`FaceEngine`引擎，顺着源码一路看下去，自己才疏学浅实在是没懂具体是个什么样的算法。
```javascript
/*
人脸添加
*/
@RequestMapping(value = "/faceAdd", method = RequestMethod.POST)
@ResponseBody
public Result
