码迷,mamicode.com
首页 > 移动开发 > 详细

虹软人脸识别ArcFace2.0 Android SDK使用教程

时间:2019-02-24 18:46:18      阅读:184      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:log   不可   image   href   UNC   特征   函数   模块   getx   

一、获取SDK

1.进入ArcFace2.0的申请地址

https://ai.arcsoft.com.cn/product/arcface.html

2.填写信息申请并提交

申请通过后即可下载SDK,查看APP_ID和SDK_KEY

二、功能介绍

虹软ArcFace 2.0 Android包含人脸检测、年龄信息检测、性别信息检测、人脸三维角度检测、活体检测、人脸特征提取、人脸特征比对功能。

其中暴露对外的功能方法有:
active(激活)

init(初始化)

detectFaces(人脸检测)

process(活体检测、年龄检测、性别检测、人脸三维角度检测功能使用该方法,以或运算组合形式选择处理的功能,并以getXXXXX方法获取处理的结果)

extractFaceFeature(特征提取)

compareFaceFeature(特征比对)

unInit(销毁)

三、使用SDK

1.创建工程,并将下载解压出的jar和so添加到工程

技术图片

2.激活引擎

FaceEngine faceEngine = new FaceEngine();

//激活方法首次调用有网络和文件操作,后续只有文件操作,但是一般情况下都很快

int activeCode = faceEngine.active(SettingsActivity.this, Constants.APP_ID, Constants.SDK_KEY);

if (activeCode == ErrorInfo.MOK || activeCode == ErrorInfo.MERR_ASF_ALREADY_ACTIVATED) {

    //激活成功或者已激活过的情况

}else{

    //激活失败的情况

}

3.初始化引擎,推荐在onCreate中执行

faceEngine = new FaceEngine();

int afCode = faceEngine.init(context.getApplicationContext(), FaceEngine.ASF_DETECT_MODE_VIDEO, FaceEngine.ASF_OP_0_HIGHER_EXT

        16, 10, FaceEngine.ASF_FACE_RECOGNITION | FaceEngine.ASF_FACE_DETECT | FaceEngine.ASF_FACE3DANGLE|....);

if (afCode != ErrorInfo.MOK) {

    //初始化成功

}else{

    //初始化失败

}

4.人脸检测

List faceInfoList = new ArrayList<>();

int code = faceEngine.detectFaces(nv21, width, height, FaceEngine.CP_PAF_NV21, faceInfoList);

if (code == ErrorInfo.MOK && faceInfoList.size() >0) {

    //人脸检测成功并且检测到了人脸的情况

}else{

    //人脸检测失败或未检测到人脸的情况

}

5.特征提取

FaceFeature faceFeature = new FaceFeature();

int code = faceEngine.extractFaceFeature(nv21, width, height, FaceEngine.CP_PAF_NV21, faceInfo, faceFeature);

if (code == ErrorInfo.MOK) {

    //特征提取成功

}else{

    //特征提取失败,可根据code查看原因

}

6.特征比对

public void compareFace(FaceFeature faceFeature1,FaceFeature faceFeature2){

    FaceSimilar faceSimilar = new FaceSimilar();

    int code = faceEngine.compareFaceFeature(faceFeature1, faceFeature2, faceSimilar);

    if (code == ErrorInfo.MOK){

        //比对成功,可查看faceSimilar中的相似度

    }else{

        //比对失败,可根据code查看原因

    }

}

7.活体、人脸三维角度、年龄、性别检测

int faceProcessCode = faceEngine.process(nv21, width, height, FaceEngine.CP_PAF_NV21, faceInfoList, FaceEngine.ASF_AGE | FaceEngine.ASF_GENDER | FaceEngine.ASF_FACE3DANGLE | FaceEngine.ASF_LIVENESS);

if (faceProcessCode != ErrorInfo.MOK){

    //失败的情况

}else{

    //process成功,可获取结果

    List ageInfoList = new ArrayList<>();

    List genderInfoList = new ArrayList<>();

    List face3DAngleList = new ArrayList<>();

    List faceLivenessInfoList = new ArrayList<>();

    int ageCode = faceEngine.getAge(ageInfoList);

    int genderCode = faceEngine.getGender(genderInfoList);

    int face3DAngleCode = faceEngine.getFace3DAngle(face3DAngleList);

    int livenessCode = faceEngine.getLiveness(faceLivenessInfoList);

    //错误码校验,判断是否全部成功

    if ((ageCode | genderCode | face3DAngleCode | livenessCode) != ErrorInfo.MOK) {

        return;

    }else{

        //全部检测成功,可从ageInfoList ,genderInfoList ,face3DAngleList ,faceLivenessInfoList 中获取检测结果

    }

}

8.销毁引擎,推荐在onDestroy中执行

if (faceEngine != null) {

  int faceEngineCode = faceEngine.unInit();

  Log.i(TAG, "unInitEngine: " + faceEngineCode);

}

四、注意事项

1.检测模式相关说明

引擎的初始化中需要传入检测模式( 视频流模式 或 图片模式 ),除了识别功能模块(extractFaceFeature和compareFaceFeature)的其他功能都是有检测模式区分的,对于人脸检测、年龄检测、性别检测、人脸三维角度,使用视频流模式处理速度更快。但是活体检测比较特殊:图片模式的处理是阻塞的,处理速度较慢,需要等待返回结果;视频流模式则处理速度很快,处理后马上能获取结果,但是一段视频流的首帧传入后返回的值为未知,在一段时间后开始拿到的值才是真正的算法结果。

2.线程安全须知

单个引擎的同一功能模块中的算法功能函数都是线程不安全的,且调用过程中不能进行销毁。

举几个例子:
1)在A线程进行人脸检测(detectFaces)时可以在B线程同时进行特征解析(extractFaceFeature)。
2)在A线程进行人脸检测(detectFaces)时不可以在B线程同时进行人脸检测(detectFaces)。
3)在A线程进行特征解析(extractFaceFeature)时候不可以在B线程同时进行销毁(unInit)

参考文档(官方的文档和demo都十分详细):

Android平台开发指南:

https://ai.arcsoft.com.cn/manual/arcface_android_guideV2.html

API接口说明

http://ai.arcsoft.com.cn/statics/mannual/arcface/android/index.html

虹软人脸识别ArcFace2.0 Android SDK使用教程

标签:log   不可   image   href   UNC   特征   函数   模块   getx   

原文地址:https://www.cnblogs.com/bodaren/p/10427137.html

(0)
(0)
   
举报
评论 一句话评论(0
登录后才能评论!
© 2014 mamicode.com 版权所有  联系我们:gaon5@hotmail.com
迷上了代码!