引入

在生物识别技术中，市场较为主流的技术主要有人脸识别、指纹识别、虹膜识别以及语言识别四类。

应用领域

1、智能旅行

2、住宅建筑管理

3、工地实名制管理

4、门禁管理系统

5、交通运输行业的使用

人脸识别的关键步骤举例

这里我用到了百度智能云的人脸识别

人脸识别_人脸识别_准确率99.99%_免费试用-百度AI开放平台百度智能云是百度基于17年技术积累提供的稳定、高可用、可扩展的云计算服务。云服务器、BAE提供多种建站配置，云存储、CDN、视频转码为在线教育及视频网站提供一站式解决方案。更有云数据库，MapReduce等多种云端服务，7*24小时技术支持，免费备案https://cloud.baidu.com/product/face/?track=cp:nsem|pf:PC|pp:nsem-liuliang-xinban-diyu-renlianshibie|pu:ceshi-pinpaici-juheye|ci:|kw:10270276&bd_vid=9326090136437490165

1、人脸检测（Face Detection）：是检测出图像中人脸所在位置的一项技术

 

 2、人脸配准（Face Alignment）：是定位出人脸上五官关键点坐标的一项技术

 3、人脸属性识别（Face Attribute）：是识别出人脸的性别、年龄、姿态、表情等属性值的一项技术

 4、人脸比对（Face Compare）：是衡量两个人脸之间相似度的算法

 5、人脸检索：是查找和输入人脸相似的人脸序列的算法

 6、人脸融合:通过快速精准地定位人脸关键点,将用户上传的照片与特定形象进行面部层面融合,使生成的图片同时具备用户与特定形象的外貌特征

 

OpenCV

        OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，直译就是“开源计算机视觉库”。取代表开源的单词“Open”、“Computer”的首字母“C”以及“Vision”的首字母“V”，组合命名为“OpenCV”。

        OpenCV由一系列C函数和C++类构成，拥有包括500多个C函数的跨平台的中高层 API。它不依赖于其他的外部库——但如果有需要，也可以使用某些外部库。OpenCV覆盖了计算机视觉的许多应用领域，如工厂产品检测、医学成像、信息安全、用户界面、摄像机标定、立体视觉和机器人等。

        官方网站

Home - OpenCVhttps://opencv.org/     

资源准备

        下载网址

OpenCV download | SourceForge.nethttps://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/我下载的是opencv-3.4.12-vc14_vc15.exe，可以根据自己需求下载相应的版本，下载完后双击打开。

选择路径

 打开安装文件后

 本文需要的资源有opencv_java3412.dll、opencv-3412.jar、haarcascade_frontalface_alt_tree.xml ，一个库文件一个jar包然后还有一个识别多个人的数据的人脸识别器

 

代码

import org.opencv.core.*;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;

/**
 * 这是一个图像识别案例
 */
public class MyAi {
    //加载opencv库
    static{
        //指定加载opencv视觉处理库的路径
        String opencvPath = System.getProperty("user.dir")+"/opncv/opencv_java3412.dll";
        System.load(opencvPath);
    }

    /**
     * 人脸检测处理
     * @param imagePath   传入被检测的图片路径
     * @param outFile   传入检测更新之后的图片路径
     */
    public void detectFace(String imagePath,String outFile){
        System.out.println("正在识别...");
        //创建一个人脸识别器
        CascadeClassifier ccf = new CascadeClassifier(System.getProperty("user.dir")+"/opncv/haarcascade_frontalface_alt_tree.xml");
        //从硬盘上读取图片,构建成矩阵图像数据
        Mat image = Imgcodecs.imread(imagePath);
        //打印一个图像的矩阵,行数和列数
        System.out.println(image.rows()+"-"+image.cols());
        //创建一个矩形框类框住被检测出来的人脸部位
        MatOfRect mr = new MatOfRect();
        //执行人脸检测
        ccf.detectMultiScale(image,mr);
        Rect[] rects = mr.toArray();
        System.out.println("识别了"+rects.length+"张脸");
        //给识别出来的脸全部用方框标注起来
        for (int i = 0; i <rects.length ; i++) {
            Imgproc.rectangle(image,new Point(rects[i].x,rects[i].y),
                    new Point(rects[i].x+rects[i].width,rects[i].y+rects[i].height),
                    new Scalar(255,255,255)    //给框住人脸的矩形设置RGB颜色(白色)
                    );
            //输出加了矩形框处理的新图片
            Imgcodecs.imwrite(outFile,image);

            //把检测的人脸,抠出来保存
            imageCut(imagePath,"E:/"+i+outFile,rects[i].x,rects[i].y,rects[i].width,rects[i].height);
        }
        System.out.println("成功检测到人脸保存在:"+outFile+"路径上");

    }


    /**
     * 把识别出来的人脸抠图出来
     * @param imagePath  被扣的图片路径
     * @param outFile   抠出来图片存放的路径
     * @param posX  抠图的坐标
     * @param posY
     * @param width  抠图的宽
     * @param height 抠图的高
     */
    public void imageCut(String imagePath,String outFile,int posX,int posY,int width,int height){
        //建立为矩阵图像数据
        Mat image = Imgcodecs.imread(imagePath);
        //抠图范围是识别出来的矩形框
        Rect rect = new Rect(posX,posY,width,height);

        Mat sub= image.submat(rect);
        Mat mt = new Mat();
        Size size = new Size(300,300);//指定抠出来的图像的尺寸
        Imgproc.resize(sub,mt,size);
        Imgcodecs.imwrite(outFile,mt);
        System.out.println("图片剪裁成功,文件保存在:"+outFile);



    }
    //启动程序
    public static void main(String[] args) {
        new MyAi().detectFace("E:/face1.jpg","face_face1.jpg");
    }
}

 运行结果：