基于Android 虹软人脸、人证对比，活体检测

旧城等待， 2022-10-02 00:48 316阅读 0赞

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最近虹软新增了人证识别、活体检测的功能，好像之前的人脸识别也更新过版本，之前一篇文章用虹软Android SDK做人脸识

别，写过虹软人脸识别的用法，最近把人脸识别、人证识别，活体检测功能都简单的封装了一下，使用起来可以更简单一点；

但是由于appkey是和so库绑定的，所以不能直接依赖，需要下载项目换成自己的so库就能使用或者发布了，还是挺方便的

虹软人脸识别库的介绍\`\` so库和appkey是绑定的

以人脸识别为例，它包括人脸检测、人脸追踪、人脸识别、年龄识别、性别识别这5种引擎，每个引擎都有一个so库和jar包，申请的5种AppKey和APPID是和自己下载的so库是绑定的，不能混淆使用

人脸检测(FD)

用于获取静态图片的人脸的位置和角度，传入格式为NV21的图片数据(byte\[\])，返回一个AFD\_FSDKFace对象的集合，AFD\_FSDKFace只储存了一个位置和角度；如果用于视频流里面好像也不报错

public class AFD_FSDKFace {
        Rect mRect;
        int mDegree;

人脸追踪(FT)

和人脸检测一样，也是用来获取人脸的位置和角度，不过只适用于获取视频流的人脸，也就是在相机的onPreviewFrame方法里面使用，返回的是AFT\_FSDKFace对象的集合，也只储存了一个位置和角度；如果用于静态图片好像是会报错的

public class AFT_FSDKFace {
        Rect mRect;
        int mDegree;

人脸识别(FR)

用于获取人脸特征和对比人脸特征的 获取人脸特征，需要传入格式为NV21的图片数据(byte\[\])和人脸的位置、人脸的角度，所以需要先用前面的引擎获取到人脸的信息,返回一个AFR\_FSDKFace对象，这个对象也只保存了人脸特征(byte\[\]) 对比人脸，需要传入两个AFR\_FSDKFace对象，返回一个AFR\_FSDKMatching对象，只保存了相似度

public class AFR_FSDKFace {
        public static final int FEATURE_SIZE = 22020;
        byte[] mFeatureData;
        ...
        
    public class AFR_FSDKMatching {
        float mScore = 0.0F;

活体检测

活体检测是检测是不是活人的，也是传入人脸的位置、人脸的角度，又是一个新的FaceInfo对象，传入的是FaceInfo的集合，返回LivenessInfo集合，但是目前只支持单人脸我们只管第一个数据，LivenessInfo里面保存的返回的结果，活体、非活体、人脸超过一个、未知错误(经常返回，问题不大)

人证对比

用来对比人脸和身份证的，传入传入格式为NV21的证件照片(byte\[\])和人脸的照片，还有各自的图片大小和比对阈值；返回一个CompareResult对象，包括相似度、是否成功等信息

public class CompareResult {
        private boolean isSuccess;
        private double result;

人证识别其实是人脸识别的那几个引擎（FD，FT，FR）的集合，所以有同时集成肯定包冲突了，可以使用人脸识别的so库，然后把人脸识别的jar包都删了，使用人证的jar包，人证的激活码使用FR的激活码就行了 ![在这里插入图片描述][E5_B1_8F_E5_B9_95_E5_BF_AB_E7_85_A7_202018-10-11_20_E4_B8_8B_E5_8D_883.41.05.png] 屏幕快照 2018-10-11 下午3.41.05.png-15.5kB

其他的年龄、性别的引擎应该都差不多

封装后的部分功能的展示

初始化AppKey和APPID

new AcrFaceManagerBuilder().setContext(this)
                    .setFreeSdkAppId(Constants.FREESDKAPPID)
                    .setFdSdkKey(Constants.FDSDKKEY)
                    .setFtSdkKey(Constants.FTSDKKEY)
                    .setFrSdkKey(Constants.FRSDKKEY)
                    .setLivenessAppId(Constants.LIVENESSAPPID)
                    .setLivenessSdkKey(Constants.LIVENESSSDKKEY)
                    .create();
        }

相机预览追踪人脸位置

//初始化人脸追踪引擎
    FaceTrackService faceTrackService = new FaceTrackService();
    //设置传入的图片的大小
    faceTrackService.setSize(previewSize.width, previewSize.height);
     camera.setPreviewCallback(new Camera.PreviewCallback() {
                    @Override
                    public void onPreviewFrame(byte[] data, Camera camera) {
                        //获取人脸的位置信息
                        List<AFT_FSDKFace> fsdkFaces = faceTrackService.getFtfaces(data);
                        //画出人脸的位置
                        drawFaceRect(fsdkFaces);
                        //输出数据进行其他处理
                        cameraPreviewListener.onPreviewData(data.clone(), fsdkFaces);
                        ...
                    }
                });

相机自己实现，获取人脸位置的代码非常简单，就一句代码，画出人脸的位置实现是用了两个surfaceView，一个用于相机画面展示，另一个画出人脸的位置

画出人脸的位置

值得注意的是获取的人脸的位置Rect是传入的图片的相对位置，图片大小是相机预览设置的大小，画的时候是画在了surfaceView上面，surfaceView一般和预览大小是不一样的，而且还要考虑画面是否旋转、相机的位置等，所以需要先进行转换

Rect rect1=DrawUtils.adjustRect(rect, previewSizeX, previewSizeY,canvas.getWidth(), canvas.getHeight(), cameraOri, cameraId);

获取人脸特征进行注册

//初始化人脸识别引擎
    FaceRecognitionService faceRecognitionService = new FaceRecognitionService();
    faceRecognitionService.setSize(width, height);
    //获取人脸特征
    AFR_FSDKFace afr_fsdkFace =faceRecognitionService.faceData(data, aft_fsdkFace.getRect(), aft_fsdkFace.getDegree());
    tv_status.setText("人脸特征为：" + afr_fsdkFace.getFeatureData());

aft\_fsdkFace为上一步获取的人脸的位置信息

相机获取的人脸和已保存的人脸进行对比

//获取保存的人脸特征
    byte[] faceData=faces.get(0).getData();
    //对比人脸特征
    float socre=faceRecognitionService.faceRecognition(afr_fsdkFace.getFeatureData(),faceData);
    tv_status.setText("相似度为：" + sorce);

afr\_fsdkFace为上一步获取的人脸的特征，faceData为已保存的人脸特征，也有提供一个人脸和多个对比获取相似度最高的一个的方法

活体检测

//激活活体检测
    LivenessService.activeEngine(new LivenessActiveListener() {
        @Override
        public void activeSucceed() {
            toast("激活成功");
        }
     
        @Override
        public void activeFail(String massage) {
            LogUtils.log(massage);
            toast("激活失败：" + massage);
        }
    });
    LivenessService livenessService = new LivenessService();
    //
    List<FaceInfo> faceInfos = new ArrayList<>();
    faceInfos.add(new FaceInfo(aft_fsdkFace.getRect(), aft_fsdkFace.getDegree()));
    //判断是否是活体
    boolean isLive=livenessService.isLive(faceInfos,data);
    aft_fsdkFace为上一步获取的人脸的位置信息，第一次激活好像需要联网

人证对比

//初始化
    IdCardVerifyManager.getInstance().init(Constants.IDCARDAPPID, Constants.FRSDKKEY);
    //bitmap转NV21数据
    byte[] nv21Data = ImageUtils.getNV21(bitmap.getWidth(), bitmap.getHeight(), bitmap);
    //传入证件照片
    DetectFaceResult result = IdCardVerifyManager.getInstance().inputIdCardData(nv21Data, bitmap.getWidth(), bitmap.getHeight());
    //传入相机获取的人脸数据
    DetectFaceResult result = IdCardVerifyManager.getInstance().onPreviewData(data, mWidth, mHeight, true);
    //对比相似度
    CompareResult compareResult = IdCardVerifyManager.getInstance().compareFeature(THRESHOLD);
    if (compareResult.isSuccess()) {
        tv_status.setText("相似度为：" + compareResult.getResult());
    }

证件图片是本地的，转成了NV21的格式的byte数组，方法也集成了

图片获取人脸特征

//先把bitmap转NV21格式
    byte[] photoData = ImageUtils.getNV21(bitmap1.getWidth(), bitmap1.getHeight(), bitmap1);
    //获取人脸位置信息
    List<AFD_FSDKFace> afd_fsdkFaces = faceFindService.findFace(photoData);
    for (AFD_FSDKFace afdFsdkFace : afd_fsdkFaces) {
    //获取每一个人脸的特征
    AFR_FSDKFace afr_fsdkFace = faceRecognitionService.faceData(photoData, afdFsdkFace.getRect(), afdFsdkFace.getDegree());
    }

引擎释放

livenessService.destoryEngine();
    faceTrackService.destoryEngine();
    faceRecognitionService.destroyEngine();
    IdCardVerifyManager.getInstance().unInit();

效果都还不错，主要是全部免费，源码下载可以直接运行，可以查看所有功能

![在这里插入图片描述][E5_B1_8F_E5_B9_95_E5_BF_AB_E7_85_A7_202018-10-11_20_E4_B8_8B_E5_8D_884.50.30.png] 屏幕快照 2018-10-11 下午4.50.30.png-32.4kB

demo下载地址：[http://oy5r220jg.bkt.clouddn.com/arcface\_v1.0.3.apk][http_oy5r220jg.bkt.clouddn.com_arcface_v1.0.3.apk] 项目地址：[https://github.com/tyhjh/Arcface][https_github.com_tyhjh_Arcface]

转载于:https://my.oschina.net/u/3970172/blog/3048792

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[hot3.png]: /images/20220113/5817c1b7bf154a519555cb0c1cd8d5ab.png
[E5_B1_8F_E5_B9_95_E5_BF_AB_E7_85_A7_202018-10-11_20_E4_B8_8B_E5_8D_883.41.05.png]: /images/20220113/69812964606f4bf6a87cc2503e2f93e9.png
[E5_B1_8F_E5_B9_95_E5_BF_AB_E7_85_A7_202018-10-11_20_E4_B8_8B_E5_8D_884.50.30.png]: /images/20220113/f949c7aca93942feaed87a1183096726.png
[http_oy5r220jg.bkt.clouddn.com_arcface_v1.0.3.apk]: http://oy5r220jg.bkt.clouddn.com/arcface_v1.0.3.apk
[https_github.com_tyhjh_Arcface]: https://github.com/tyhjh/Arcface