Android 人脸识别签到（二）

学习完百度人脸API的调用，现在即可开发自己的人脸识别签到系统，下面作者先贴上部分功能源码来给大家参考和学习

（一）百度人脸库的人脸验证

1° 获取待识别的照片

既然是人脸认证那么当然首先得向百度人脸库添加你的人脸

然后再把你需要进行人脸识别的照片与百度人脸库的人脸进行校对，如果校对成功，即签到打卡成功

关于获取带人脸识别的照片，作者采取了两种方式获取（即时拍照、从相册导入）

即时拍照：

Camera.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
    @Override
    public void onClick(View v) {
        StrictMode.VmPolicy.Builder builder = new StrictMode.VmPolicy.Builder();
        StrictMode.setVmPolicy(builder.build());
        builder.detectFileUriExposure();            //Android7.0拍照必加   且需要在方法类前加@SuppressLint("NewApi")

        File outputImage = new File(Environment.getExternalStorageDirectory() + File.separator + "face.jpg");     //临时照片存储地
        try {
            if (outputImage.exists()) {
                outputImage.delete();              //若临时存储地已有照片则delete
            }
            outputImage.createNewFile();           //临时存储地创建新文件
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        imageUri = Uri.fromFile(outputImage);              //获取临时存储地Uri
        ImagePath = outputImage.getAbsolutePath();           //得到绝对路径
        Intent intent = new Intent(MediaStore.ACTION_IMAGE_CAPTURE);    //跳转相机
        intent.putExtra(MediaStore.EXTRA_OUTPUT, imageUri);                          //相片输出路径
        startActivityForResult(intent, CAMERA);                        //返回照片路径
    }
});

从相册直接获取：

       getImage.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
            @Override
            public void onClick(View v) {
                Intent in = new Intent(Intent.ACTION_PICK);      //选择数据
                in.setType("image/*");                //选择的数据为图片
                startActivityForResult(in, Photo_ALBUM);
            }
        });

获取照片之后需要把照片显示到手机APP界面上，给用户做一个预览也就是方法startActivityForResult的作用

关于拍照旋转角度问题解释（https://www.jianshu.com/p/6179f16907dc）

protected void onActivityResult(int requestCode, int resultCode, Intent data) {
        super.onActivityResult(requestCode, resultCode, data);
        // 相册选择图片
        if (requestCode == Photo_ALBUM) {
            if (data != null) {
                Uri uri = data.getData();           //获取图片uri
                Cursor cursor = getContentResolver().query(uri, null, null, null, null);
                cursor.moveToNext();      
                ImagePath = cursor.getString(cursor.getColumnIndex(MediaStore.Images.ImageColumns.DATA));   //获得图片的绝对路径
                cursor.close();          
                resizePhoto();         //将图片变成缩小的bitmap  方法后贴
                int degree = getPicRotate(ImagePath);        //获取拍照图片的旋转角度   可以查一下我给出的地址  getPicRotate方法在下面
                Matrix m = new Matrix();    //对图形处理
                m.setRotate(degree);        //旋转
                lastp = Bitmap.createBitmap(myBitmapImage, 0, 0, myBitmapImage.getWidth(), myBitmapImage.getHeight(), m, true);    //获取缩小且旋转好的图片
                myPhoto.setImageBitmap(lastp);       //显示图片
                Log.i("图片路径", ImagePath);
            }
        } else if (requestCode == CAMERA) {
            try {
                resizePhoto();
                int degree = getPicRotate(ImagePath);          //获取旋转角度
                Matrix m = new Matrix();    //对图形处理的类
                m.setRotate(degree);        //旋转
               
            　　 lastp = Bitmap.createBitmap(myBitmapImage, 0, 0, myBitmapImage.getWidth(), myBitmapImage.getHeight(), m, true);
                myPhoto.setImageBitmap(lastp);       //显示图片
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

获取旋转角度

 1  public int getPicRotate(String path) {          //旋转图片
 2         int degree = 0;
 3         try {
 4             ExifInterface exifInterface = new ExifInterface(path);
 5             int orientation = exifInterface.getAttributeInt(
 6                     ExifInterface.TAG_ORIENTATION,
 7                     ExifInterface.ORIENTATION_NORMAL);          //命名空间 命名空间所属属性
 8             switch (orientation) {
 9                 case ExifInterface.ORIENTATION_ROTATE_90:
10                     degree = 90;
11                     break;
12                 case ExifInterface.ORIENTATION_ROTATE_180:
13                     degree = 180;
14                     break;
15                 case ExifInterface.ORIENTATION_ROTATE_270:
16                     degree = 270;
17                     break;
18             }
19         } catch (IOException e) {
20             e.printStackTrace();
21         }
22         return degree;
23     }

2° 上传待查照片到百度开发平台，与百度人脸库里已存的照片进行匹配

既然已经获取了待查照片，那么现在即把照片与人脸库的已有照片进行匹配，若百度人脸库存在此人，那么就匹配成功（即签到成功）

1.当点击识别按钮后，将待查照片上传，并创建一个线程用于处理放回的结果

 detect.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
            @Override
            public void onClick(View v) {
                res = null;
                tip.setVisibility(View.VISIBLE);         //识别中提示   在Android界面显示
                if (myBitmapImage == null) {
                    Toast.makeText(MainActivity.this, "请添加图片!!!", Toast.LENGTH_LONG).show();
                    tip.setVisibility(View.GONE);         //隐藏    识别中提示
                }
                else if(Class.getText().toString().trim().equals("请输入查课节次")==true){
                    Toast.makeText(MainActivity.this, "请输入查课节次!!!", Toast.LENGTH_LONG).show();
                    tip.setVisibility(View.GONE);
                    }
                else {
                   　　　　//对于上传的图片进行处理
                    int degree = getPicRotate(ImagePath);        
                    Matrix m = new Matrix();    //对图形处理
                    m.setRotate(degree);        //旋转
                    bitmapSmall = Bitmap.createBitmap(myBitmapImage, 0, 0, myBitmapImage.getWidth(), myBitmapImage.getHeight(), m, true);
                    ByteArrayOutputStream stream = new ByteArrayOutputStream();
                    //图片转数据流
                    bitmapSmall.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, stream);     //图片压缩格式，压缩率，文件输出流对象
                    final byte[] arrays = stream.toByteArray();                 //转成二进制数组
                    final String pic = android.util.Base64.encodeToString(arrays, Base64.DEFAULT);   //获取图片 Base64格式的String
                    new Thread(new Runnable() {
                        @Override
                        public void run() {
                            HashMap<String, String> options = new HashMap<>();     
                            options.put("quality_control", "NORMAL");                  //质量控制
                            options.put("liveness_control", "LOW");                    　　//活体控制
                            options.put("max_user_num", "3");                         //返回结果的最大个数

                            String groupId = "ruan1,ruan2";                              //查询的人脸组
                            String imageType = "BASE64";                                    //上传的图片格式

                            AipFace client = new AipFace("15119543", "lwxkzZOqjm4bcN2DmHoe8giy", "skYUhhZAfsUCFsBud7VQPIdWPvMt7tOM");      
                            client.setConnectionTimeoutInMillis(2000);          //超时设置
                            client.setSocketTimeoutInMillis(6000);

                            res = client.search(pic, imageType, groupId, options);         //获取查询结果集

                            try {
                                Message message = Message.obtain();
                                message.what = 1;
                                message.obj = res;
                                handler.sendMessage(message);
                            } catch (Exception e) {
                                e.printStackTrace();
                                Message message = Message.obtain();
                                message.what = 2;
                                handler.sendMessage(message);
                            }


                        }
                    }).start();
                }
            }
        });
    }

2.当上传完图片后，即可获取查询结果集，那么将结果集交由线程进行处理

private Handler handler = new Handler() {
        public void handleMessage(Message msg) {
            super.handleMessage(msg);
            JSONObject jsonObject=null;
            String classes = null;
            String Record_class = null;
            String PId =  null;
            String name =  null;
            if (msg.what == 1) {                     //放回有效的结果集  
                JSONObject res = (JSONObject) msg.obj;
                System.out.println(res);
                error_code = res.optString("error_code");        //看是否查询成功
                System.out.println(error_code);
                if (error_code.equals("0") == true) {
                    JSONArray TEMP = res.optJSONObject("result").optJSONArray("user_list");       //获取查询结果集的  用户列表

                    try {
                        jsonObject = TEMP.getJSONObject(0); 
                        String Tscore = jsonObject.getString("score");                   
                         classes = jsonObject.getString("group_id");                  //这里获取classes到获取name  是为了后面实现将查询结果同步到服务器数据库做准备
                         Record_class = Class.getText().toString().trim();
                         PId = jsonObject.getString("user_id");
                         name = jsonObject.getString("user_info");
                        System.out.println(classes+Record_class+ PId+ name);
                        System.out.println(jsonObject);
                        System.out.println(Tscore);
                        score = Double.parseDouble(Tscore);                //获取最相似人脸分数    因为最相似人脸会直接放到查询的user_list的第一个          
                        System.out.println(score);

                        //  score=Math.ceil(Double.parseDouble(Tscore));
                    } catch (JSONException SE) {
                        SE.printStackTrace();
                    }
                    if (score >= 75) {                                //若相似度大于75
                        addrecord(classes,Record_class,PId,name);                 //服务器数据库添加查询成功的结果
                        } else
                        Toast.makeText(MainActivity.this, "打卡失败，请重新导入照片", Toast.LENGTH_LONG).show();

                        myBitmapImage = null;
                        InitBitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.mipmap.show, null);
                        tip.setVisibility(View.GONE);
                         myPhoto.setImageBitmap(InitBitmap);
                }
                else
                    Toast.makeText(MainActivity.this, "打卡失败，请重新导入照片", Toast.LENGTH_LONG).show();
                    tip.setVisibility(View.GONE);
            }

        }
    };

关于addrecord方法，我用了Android的volley框架来进行与自己服务器后台的交互

 public void addrecord(final String classes,final String Record_class,final String PId,final String name){
        Log.d("addrecord",classes+","+PId+","+name);
        //请求地址,需要换接口

        String url="http://47.106.10.15:8080/FtoFserver/FtoFserver/addRecord";     //服务器后台的接口   我接口使用Servelet写的
      
        String tag = "addrecord";
        //取得请求队列
        RequestQueue requestQueue = Volley.newRequestQueue(MainActivity.this);          //传参为当前的context
        //防止重复请求，所以先取消tag标识的请求队列
        requestQueue.cancelAll(tag);
        //创建StringRequest，定义字符串请求的请求方式为POST(省略第一个参数会默认为GET方式)
        StringRequest request = new StringRequest(Request.Method.POST, url,
                new Response.Listener<String>() {
                    @Override
                    public void onResponse(String response) {
                        Log.d("response",response);
                        try {
                            JSONObject jsonObject = new JSONObject(response);        //获取的到的后台回应
                            temp = jsonObject.getString("canLogin");
                            if(temp.equals("true")){
                                //等待接口
                                System.out.println("发布成功");
                                Toast.makeText(MainActivity.this, "打卡成功！！！", Toast.LENGTH_LONG).show();
                            }else {
                                System.out.println("发布失败");
                                Toast.makeText(MainActivity.this, "网络延迟，请重新上传！！！", Toast.LENGTH_LONG).show();
                            }
                        } catch (JSONException e) {
                            //做自己的请求异常操作，如Toast提示（“无网络连接”等）;
                            e.printStackTrace();
                        }
                    }
                }, new Response.ErrorListener() {
            @Override
            public void onErrorResponse(VolleyError error) {
                //做自己的响应错误操作，如Toast提示（“请稍后重试”等）
                Log.d("error",error.toString());
            }
        }) {
            @Override
            protected Map<String, String> getParams() throws AuthFailureError {
                Map<String,String> params = new HashMap<>();                      //将打卡成功的人的信息同步到自己的服务器端
                params.put("classes", classes);                                    //传参到服务器接口
                params.put("Record_class",Record_class);
                params.put("PId",PId);
                params.put("name",name);
                System.out.println(name);
                return params;
            }

        };

        //设置Tag标签
        request.setTag(tag);
        request.setRetryPolicy(new DefaultRetryPolicy(20*1000,1,1.0f));
        //将请求添加到队列中
        requestQueue.add(request);
    }

3°当验证完所有人脸，又把验证结果同步到自己事先部署的服务器端后，即完成了所以打卡操作

接下来就可以用普通的servelet来获取服务器中存储的所有总的签到结果

即可导出已签到的人和未签到的人

补充：

当然百度人脸库的更新、添加、删除也与打卡操作大同小异也可以编辑类似上面的代码来直接在安卓端操作

例如：

你可以事先在百度人脸库创建分组，然后往分组添加人脸的时候，同时完成添加人脸和添加自己服务端的人脸花名册信息操作

这样既可以抛去对直接去操作百度控制台的的操作

查询已经签到人：

可以直接查看自己服务器端的签到记录获取

查看未签到人：

可以通过服务器端的班级花名册减去签到记录已有的人

既可以获取未签到的人

整个项目我已经上传到github 欢迎大家学习

https://github.com/MrBling/FacetoFace（FacetoFace用Android studio导入项目，FtoFServer是我服务器端的代码想看的话用IDEA导入项目即可）

posted @ 2018-12-22 14:57 饼先生阅读(2042) 评论(0) 编辑收藏举报

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饼先生

Android 人脸识别签到（二）

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