安徽安卓智能人脸识别开发

智能人脸识别技术是目前最具有前途的人机交互技术之一,逐渐应用于门禁控制、安防监控、考勤管理、支付结算等场景。本文将对安徽安卓智能人脸识别开发做一详细介绍。

一、安卓智能人脸识别开发原理

智能人脸识别技术的核心就是人脸识别算法,它通过对图像内的人脸特征进行提取和学习,区分出不同的人脸图像。通常包含以下几个步骤:

1.人脸检测:通过人眼检测算法实现,对图像中存在的人脸进行识别和定位,获取人脸位置信息并切割人脸图像。

2.人脸对齐:通过对检测得到的人脸进行对齐,在同一坐标系下进行比对,提高了模型的鲁棒性。

3.特征提取:使用人工智能的技术,将人脸图像转换成计算机识别的矢量向量,即将人脸的特征提取出来,存储在数据库中。

4.人脸比对:将待识别的人脸图像转换成矢量向量,与数据库中已存储的矢量向量进行比对,找出相似度最高的人脸,从而识别出这个人。

二、安卓智能人脸识别开发详细介绍

在安卓上开发智能人脸识别功能可以利用Android Studio和第三方库实现,以下是具体步骤:

1.安装OpenCV库

由于安卓原生不支持人脸识别功能,需要导入OpenCV库,下载地址为"https://opencv.org/releases/",导入OpenCV库可以参考其他博客。

2.创建安卓工程

首先在Android Studio中创建一个新的工程,选择Empty Activity,定义工程的名称和包名。

3.引入OpenCV库

在程序的build.gradle文件中添加OpenCV库的位置:

```java

dependencies {

implementation fileTree(dir: 'libs', include: ['*.jar'])

implementation 'org.opencv:opencv-android:3.3.0'

}

```

4.定义布局文件

在工程的res文件夹下创建一个布局文件,定义预览窗口和拍照按钮:

```java

xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools"

android:id="@+id/facedector_parent"

android:layout_width="match_parent"

android:layout_height="match_parent"

tools:context=".MainActivity">

android:id="@+id/facedector_camera"

android:layout_width="match_parent"

android:layout_height="match_parent" />

android:id="@+id/facedector_button"

android:layout_width="wrap_content"

android:layout_height="wrap_content"

android:layout_alignParentBottom="true"

android:layout_centerHorizontal="true"

android:text="Take a photo" />

```

5.定义主Activity

在MainActivity类中启动摄像头,并在拍照按钮点击事件中进行照片的拍摄和人脸的检测和识别。

```java

public class MainActivity extends AppCompatActivity implements CameraBridgeViewBase.CvCameraViewListener2 {

JavaCameraView cameraPreview;

Mat destination,grayImage,mRgbaT;

MatOfRect faceMat;

private CascadeClassifier faceDetector;

Button button;

@Override

protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {

super.onCreate(savedInstanceState);

setContentView(R.layout.activity_main);

cameraPreview = (JavaCameraView) findViewById(R.id.facedector_camera);

button = (Button) findViewById(R.id.facedector_button);

button.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {

@Override

public void onClick(View view) {

destination = new Mat(mRgbaT.rows(), mRgbaT.cols(), mRgbaT.type());

Imgproc.transpose(mRgbaT, destination);

Imgproc.resize(destination, destination, mRgbaT.size());

Imgproc.flip(destination, destination, 1);

MatOfRect faces = new MatOfRect();

faceDetector.detectMultiScale(destination, faces, 1.1, 2, 2,

new Size(destination.height() * 0.1, destination.height() * 0.1),

new Size(destination.height() * 0.5, destination.height() * 0.5));

Mat face = null;

if (faces.toArray().length > 0) {

for (int i = 0; i < faces.toArray().length; i++) {

face = new Mat(destination, faces.toArray()[i]);

//进行人脸识别

//...

}

}

if (face != null) {

try {

Bitmap bmp = Bitmap.createBitmap(face.cols(), face.rows(), Bitmap.Config.ARGB_8888);

Utils.matToBitmap(face, bmp);

showImage(bmp); //显示识别结果

} catch (Exception e) {

Log.d("OpenCVActivity", e.getMessage());

}

}

}

});

if (ContextCompat.checkSelfPermission(this, Manifest.permission.CAMERA) != PackageManager.PERMISSION_GRANTED) {

ActivityCompat.requestPermissions(this, new String[]{Manifest.permission.CAMERA}, 1);

} else {

cameraPreview.setCvCameraViewListener(this);

cameraPreview.enableView();

}

}

@Override

public void onCameraViewStarted(int width, int height) {

}

@Override

public void onCameraViewStopped() {

}

@Override

public Mat onCameraFrame(CameraBridgeViewBase.CvCameraViewFrame inputFrame) {

mRgbaT = inputFrame.rgba();

return mRgbaT;

}

public void showImage(Bitmap bmp) {

ImageView imageView = new ImageView(MainActivity.this);

imageView.setImageBitmap(bmp);

setContentView(imageView);

}

}

```

6.人脸识别

在拍照按钮点击事件中调用人脸识别算法,利用OpenCV中的人脸识别模块CascadeClassifier进行人脸检测。

```java

try {

faceDetector = new CascadeClassifier();

faceDetector.load(Utils.loadResource(getApplicationContext(), R.raw.haarcascade_frontalface_alt2).getAbsolutePath());

} catch (IOException e) {

e.printStackTrace();

}

```

定义人脸检测的触发条件:

```java

faceDetector.detectMultiScale(destination, faces, 1.1, 2, 2,

new Size(destination.height() * 0.1, destination.height() * 0.1),

new Size(destination.height() * 0.5, destination.height() * 0.5));

```

在onCameraFrame函数中实时展示相机预览画面:

```java

@Override

public Mat onCameraFrame(CameraBridgeViewBase.CvCameraViewFrame inputFrame) {

mRgbaT = inputFrame.rgba();

return mRgbaT;

}

```

通过opencv的转换函数,将找到的人脸转成bitmap进行展示:

```java

try {

Bitmap bmp = Bitmap.createBitmap(face.cols(), face.rows(), Bitmap.Config.ARGB_8888);

Utils.matToBitmap(face, bmp);

showImage(bmp); //显示识别结果

} catch (Exception e) {

Log.d("OpenCVActivity", e.getMessage());

}

```

7.运行程序

经过上述步骤,向设备安装应该能正常运行了。用户可以在摄像头预览窗口里进行拍照并检测人脸并展示结果。

三、总结

本文主要介绍了安徽安卓智能人脸识别开发的原理和详细步骤。该技术对门禁控制、安防监控、考勤管理、支付结算等场景都有着广泛的应用,能够大大提高生活和工作中的便捷性和安全性。对于开发人员来说也是非常值得学习的一项领域。

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