Java 中实时人脸识别

10 Sept 2024 | 4 分钟阅读

实时人脸识别是指在实时视频流中识别或验证个人身份的过程。这项技术有着广泛的应用，从安全和监控系统到个性化营销和娱乐。在本文中，我们将探讨如何使用 Java 编程语言实现实时人脸识别。

在深入研究代码之前，让我们简要讨论一下我们将用于人脸识别的方法。我们将使用的方法基于一种称为人脸嵌入的技术。人脸嵌入涉及将人脸图像编码为数值向量，该向量表示该人脸的独特特征。然后将此向量与预编码向量的数据库进行比较，以识别或验证图像中人物的身份。

要在 Java 中实现实时人脸识别，我们将使用以下技术

OpenCV：OpenCV 是一个开源计算机视觉库，提供了各种图像和视频处理工具和算法。它包括人脸检测和识别的功能。

FaceNet：FaceNet 是一个深度学习模型，它学习将人脸图像映射到高维向量空间，在该空间中，距离对应于人脸相似度的度量。该模型用于将人脸图像编码为数值向量。

实时人脸识别代码步骤

步骤 1：设置环境

您需要使用必要的工具和库来设置您的环境。您需要下载并安装以下内容

Java 开发工具包 (JDK)

Eclipse IDE

适用于 Java 的 OpenCV

适用于 Java 的 TensorFlow

安装完这些工具和库后，您就可以开始编码了。

步骤 2：加载 FaceNet 模型

我们要做的第一件事就是加载 FaceNet 模型。我们将使用 TensorFlow for Java 库中提供的预训练 FaceNet 模型。以下是加载模型的代码

程序

FaceNetModel.java

import org.tensorflow.Graph;
import org.tensorflow.Session;
import org.tensorflow.Tensor;
import org.tensorflow.TensorFlow;

public class FaceNetModel {

    private Graph graph;
    private Session session;
    private String modelPath;

    public FaceNetModel(String modelPath) {
        this.modelPath = modelPath;
    }

    public void loadModel() {
        graph = new Graph();
        byte[] modelBytes = readAllBytesOrExit(Paths.get(modelPath));
        graph.importGraphDef(modelBytes);
        session = new Session(graph);
    }

    public float[] getFaceEmbedding(Mat face) {
        float[] embedding = null;
        try (Tensor<Float> tensor = normalizeImage(face)) {
            Tensor<Float> output = session.runner()
                    .feed("input_1", tensor)
                    .fetch("Bottleneck_BatchNorm/batchnorm/add_1")
                    .run()
                    .get(0)
                    .expect(Float.class);
            embedding = new float[(int) output.shape()[1]];
            output.copyTo(embedding);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return embedding;
    }

    private Tensor<Float> normalizeImage(Mat mat) {
        Imgproc.cvtColor(mat, mat, Imgproc.COLOR_BGR2RGB);
        mat.convertTo(mat, CvType.CV_32F);
        Core.divide(mat, Scalar.all(255.0f), mat);
        return Tensor.create(mat.reshape(1, 160, 160, 3));
    }

    private static byte[] readAllBytesOrExit(Path path) {
        try {
            return Files.readAllBytes(path);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
            System.exit(-1);
        }
        return null;
    }

}

步骤 3：加载人脸识别数据库

下一步是加载人脸识别数据库。该数据库包含我们要识别的个人的预编码人脸嵌入。我们将使用一个 HashMap 来存储此数据库，其中键是人物姓名，值是他们的人脸嵌入。以下是加载人脸识别数据库的代码

private Map<String, float[]> faceDb = new HashMap<>();

public void loadFaceDb(String dbPath) {
    try {
        BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(dbPath));
        String line;
        while ((line = reader.readLine()) != null) {
            String[] values = line.split(",");
            String name = values[0];
            float[] embedding = Arrays.stream(values[1].split(" ")).map(Float::parseFloat).toArray(float[]::new);
            faceDb.put(name, embedding);
        }
        reader.close();
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

此代码从 CSV 文件读取人脸识别数据库，其中每行包含人物姓名，后跟以逗号分隔的人脸嵌入值。

步骤 4：实现人脸识别

现在我们已经加载了 FaceNet 模型和人脸识别数据库，我们可以实现人脸识别。该过程包括检测视频流中的人脸，将人脸编码为嵌入，并将嵌入与人脸识别数据库中的嵌入进行比较，以识别或验证图像中的人物。

private FaceNetModel faceNetModel = new FaceNetModel("facenet.pb");

public void recognizeFaces(Mat frame) {
    Mat gray = new Mat();
    Imgproc.cvtColor(frame, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
    MatOfRect faces = new MatOfRect();
    cascadeClassifier.detectMultiScale(gray, faces, 1.3, 5);

    for (Rect rect : faces.toArray()) {
        Mat face = new Mat(frame, rect);
        Imgproc.resize(face, face, new Size(160, 160));
        float[] embedding = faceNetModel.getFaceEmbedding(face);
        String name = recognizeFace(embedding);
        Imgproc.putText(frame, name, new Point(rect.x, rect.y - 10), Imgproc.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, new Scalar(0, 255, 0), 2);
        Imgproc.rectangle(frame, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height), new Scalar(0, 255, 0), 2);
    }
}

private String recognizeFace(float[] embedding) {
    String name = "Unknown";
    double minDistance = Double.MAX_VALUE;
    for (Map.Entry<String, float[]> entry : faceDb.entrySet()) {
        float[] dbEmbedding = entry.getValue();
        double distance = calculateDistance(embedding, dbEmbedding);
        if (distance < minDistance) {
            minDistance = distance;
            name = entry.getKey();
        }
    }
    if (minDistance > threshold) {
        name = "Unknown";
    }
    return name;
}

private double calculateDistance(float[] embedding1, float[] embedding2) {
    double sum = 0.0;
    for (int i = 0; i < embedding1.length; i++) {
        sum += Math.pow(embedding1[i] - embedding2[i], 2);
    }
    return Math.sqrt(sum);
}

此代码定义了一个 recognizeFaces 方法，该方法以视频帧作为输入，使用 Haar Cascade 分类器在帧中检测人脸，使用 FaceNet 模型将每个人脸编码为嵌入，并使用 calculateDistance 方法将嵌入与人脸识别数据库中的嵌入进行比较。

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