java人脸识别 虹软ArcFace 2.0，java SDK使用、人脸识别-抽取人脸特征并做比对
人脸检测
人脸跟踪
人脸属性检测(性别、年龄)
人脸三维角度检测
人脸对比
本文使用到的SDK为本人自己使用JNA做的封装，2.0的使用比1.x的版本使用更方便，api更集中更科学
人脸识别：
人脸特征值抽取
人脸特征值比对获得相似度介于 0.0~1.0之间
【相似度越接近1.0两个人脸特征数据越有可能是一个人】
人脸特征值抽取的步骤：
1，对图片或者视频流中的人脸位置进行识别
2，对人脸特征值进行抽取(里面算法比较专业，我们就知道有这么回事就行)
3，保存人脸特征值入特征库
此处的demo，仅仅为了演示，直接进行两张图的特征抽取，并进行比对
素材，两张“朱莉”的照片
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
首先，编写抽取人脸特征值的代码，此处需要注意最后一行代码，返回的时候去new 了一个新的FaceFeature，此处的目的是对FaceFeature做深度copy，因为虹软对内存做了一些优化，FaceFeature的内存会被重复使用，如果不做深度copy，反复调用该方法，FaceFeature中的特征数据会被覆盖
/**
*
* @param ins FaceEngine ins = FaceEngine.INSTANCE
* @param hEngine 初始化之後的引擎實例
* @param imgPath 圖片路徑
* @return 人臉特征
*/
public static FaceFeature getFeature(FaceEngine ins,Pointer hEngine,String imgPath) {
IplImage img = cvLoadImage(imgPath);
MultiFaceInfo detectedFaces = new MultiFaceInfo();
BytePointer bp = img.arrayData();
byte[] imgData = new byte[img.arraySize()];
bp.get(imgData);
ins.ASFDetectFaces(hEngine, img.width(), img.height(), ASVL_COLOR_FORMAT.ASVL_PAF_RGB24_B8G8R8,imgData, detectedFaces);
SingleFaceInfo faceInfo = new SingleFaceInfo();
faceInfo.faceRect = detectedFaces.getFaceRects()[0];
faceInfo.faceOrient = detectedFaces.getFaceOriends()[0];
FaceFeature feature = new FaceFeature();
ins.ASFFaceFeatureExtract(hEngine, img.width(), img.height(), ASVL_COLOR_FORMAT.ASVL_PAF_RGB24_B8G8R8, imgData, faceInfo, feature);
return new FaceFeature(feature.getFeatureData());
}
有了人脸特征抽取的方法，我们再做人脸比对就很容易了，代码就几行：
FaceFeature feature1 = FeatureExtractTest.getFeature(ins,hEngine, "zl1.jpg"); FaceFeature feature2 = FeatureExtractTest.getFeature(ins,hEngine, "zl3.jpg");
FloatByReference confidenceLevel = new FloatByReference();
ins.ASFFaceFeatureCompare(hEngine, feature1, feature2, confidenceLevel);
System.out.println(confidenceLevel.getValue());
执行后，获得两张图片的人脸相似度值为
0.9412362
一般只要相似度超过0.8，就可以认为是一个人。这两张照片中人脸的相似度高达0.94，应该确定是一个人！！！！
