扩展_AI_人脸登录

淡淡的烟草味﹌ 2021-10-06 03:56 245阅读 0赞

### 扩展\_AI\_人脸登录 ###

*  简单示例
 *   *  参数/响应说明
 *  业务使用
 *   *  流程
     *  代码
     *   *  响应实体类
         *  获取刷脸登录二维码
         *  页面轮询获取登录状态
         *  图像检测
         *  人脸登录，上传图片

# 简单示例 #

（1）百度云注册  
（2）人脸识别  
（3）添加应用获取认证参数  
（4）添加依赖

<dependency>
    	<groupId>com.baidu.aip</groupId>
    	<artifactId>java-sdk</artifactId>
    	<version>4.8.0</version>
    </dependency>

（5）示例代码

import java.io.IOException;
    import java.nio.file.Files;
    import java.nio.file.Paths;
    import java.util.HashMap;
    
    import org.json.JSONObject;
    import org.junit.Before;
    import org.junit.Test;
    
    import com.baidu.aip.face.AipFace;
    import com.baidu.aip.util.Base64Util;
    
    /**
     * AI-人脸识别
     * 
     * @author vander
     * @date 2019年4月12日
     */
    public class TestFace {
    
    	private AipFace client;
    	
    	@Before
    	private void init() {
    		//百度云上注册获取
    		client = new AipFace("","","");
    	}
    	
    	//人脸检测：判断图片是否有脸部信息
    	@Test
    	public void faceCheck() throws IOException {
    		String path = "";//图片绝对地址
    		byte[] bytes = Files.readAllBytes(Paths.get(path));
    		String image = Base64Util.encode(bytes);
    		
    		JSONObject res = client.detect(image, "BASE64", null);
    		System.err.println(res.toString(2));
    	}
    	
    	//人脸注册/更新：本地所有用户照片注册到百度云
    	@Test
    	public void faceReg() throws Exception {
    		//参数设置
    		HashMap<String, String> options = new HashMap<>();
    		options.put("quality_control", "NORMAL");//图片质量 
    		options.put("liveness_control","LOW");//活体检测
    		
    		String path = "";//图片绝对地址
    		byte[] bytes = Files.readAllBytes(Paths.get(path));
    		String image = Base64Util.encode(bytes);
    
    		/**
    		 * 调用api方法完成人脸注册
    		 * 
    		 * 上传图片格式：url、base64
    		 * 组ID
    		 * 用户ID
    		 * 基本参数配置
    		 */
    //		JSONObject res = client.addUser(image, "BASE64", "plxc", "10001", options);//添加
    		JSONObject res = client.updateUser(image, "BASE64", "plxc", "10001", options);//更新
    		System.err.println(res);
    	}
    	
    	//人脸搜索：人脸登录获取用户信息
    	@Test
    	public void faceSearch() throws IOException {
    		String path = "";//图片绝对地址
    		byte[] bytes = Files.readAllBytes(Paths.get(path));
    		String image = Base64Util.encode(bytes);
    		JSONObject res = client.search(image, "BASE64", "plxc", null);
    		//获取到user_list，通过上传的图片匹配到相识度最高的几个用户信息（评分<80分以上为同一人>、组ID、用户ID），
    		//一般获取数组第一条记录（评分最高的）
    		System.err.println(res);
    	}
    	
    }

## 参数/响应说明 ##

请求参数：  
image：图片信息(总数据大小应小于10M)，图片上传方式根据image\_type来判断。  
image\_type：图片类型 BASE64:图片的base64值，base64编码后的图片数据，需urlencode，编码后的图片大小不超过2M；URL:图片的 URL地址( 可能由于网络等原因导致下载图片时间过长)；FACE\_TOKEN: 人脸图片的唯一标识，调用人脸检测接口时，会为每个人脸图片赋予一个唯一的  
FACE\_TOKEN，同一张图片多次检测得到的FACE\_TOKEN是同一个。  
group\_id：用户组id（由数字、字母、下划线组成），长度限制128B。  
user\_id：用户id（由数字、字母、下划线组成），长度限制128B。  
user\_info：用户资料，长度限制256B。  
quality\_control：图片质量控制 NONE: 不进行控制 LOW:较低的质量要求NORMAL: 一般的质量要求 HIGH: 较高的质量要求 默认NONE。  
liveness\_control：活体检测控制 NONE: 不进行控制 LOW:较低的活体要求(高通过率 低攻击拒绝率) NORMAL: 一般的活体要求(平衡的攻击拒绝率, 通过率) HIGH: 较高的活体要求(高攻击拒绝  
率 低通过率) 默认NONE。

响应参数：  
log\_id 是 uint64 请求标识码，随机数，唯一  
face\_token 是 string 人脸图片的唯一标识  
location 是 array 人脸在图片中的位置  
\+left 是 double 人脸区域离左边界的距离  
\+top 是 double 人脸区域离上边界的距离  
\+width 是 double 人脸区域的宽度  
\+height 是 double 人脸区域的高度  
\+rotation 是 int64 人脸框相对于竖直方向的顺时针旋转角，\[-180,180\]

# 业务使用 #

## 流程 ##

（1）登录界面提供二维码入口  
（2）用户使用手机扫描二维码，（唯有微信授权，建议使用浏览器）  
（3）识别二维码打开页面，授权使用摄像头，进行人脸识别  
（4）后台调用api进行人脸信息获取，成功进入系统

## 代码 ##

### 响应实体类 ###

@Data
    @NoArgsConstructor
    @ToString
    public class FaceLoginResult implements Serializable {
        private static final long serialVersionUID = -1616426041373762391L;
        /**
         * 二维码使用状态
         *      -1:未使用
         *      0：失败
         *      1：登录成功（返回用户id和token）
         */
        private String state;
        /**
         * 登录信息
         */
        private String token;
        /**
         * 用户ID
         */
        private String userId;
    
        public FaceLoginResult(String state, String token, String userId) {
            this.state = state;
            this.token = token;
            this.userId = userId;
        }
    
        public FaceLoginResult(String state) {
            this.state = state;
        }
    }

### 获取刷脸登录二维码 ###

//创建二维码
        public QRCode getQRCode() throws Exception {
            //1.创建唯一标识
            String code = idWorker.nextId() + "";
            //2.生成二维码(url地址)
            String content = url+"?code="+code;
            System.out.println(content);
            String file = QRCodeUtil.crateQRCode(content);
            System.out.println(file);
            //3.存入当前二维码状态（存入redis）
            FaceLoginResult result = new FaceLoginResult("-1");
            redisTemplate.boundValueOps(getCacheKey(code)).set(result,10, TimeUnit.MINUTES);//状态对象，失效时间，单位
    		return new QRCode(code,file);
        }

### 页面轮询获取登录状态 ###

public FaceLoginResult checkQRCode(String code) {
        String key = getCacheKey(code);
        return (FaceLoginResult) redisTemplate.opsForValue().get(key);
    }

### 图像检测 ###

/**
     * 图像检测，判断图片中是否存在面部头像
     */
    @RequestMapping(value = "/checkFace", method = RequestMethod.POST)
    public Result checkFace(@RequestParam(name = "file") MultipartFile attachment) throws Exception {
        String image = Base64Util.encode(attachment.getBytes());
        Boolean aBoolean = baiduAiUtil.faceCheck(image);
        if (aBoolean) {
            return new Result(ResultCode.SUCCESS);
        }else{
            return new Result(ResultCode.FAIL);
        }
    }

### 人脸登录，上传图片 ###

public String loginByFace(String code, MultipartFile attachment) throws Exception {
        //1.调用百度云AI查询当前的用户
        String userId = baiduAiUtil.faceSearch(Base64Util.encode(attachment.getBytes()));
        //2.自动登录（token）
        FaceLoginResult result = new FaceLoginResult("0");
        if(userId != null) {
            //自己模拟登录
            //查询用户对象
            User user = userDao.findById(userId).get();
            if(user != null) {
                //获取subject
                Subject subject = SecurityUtils.getSubject();
                //调用login方法登录
                subject.login(new UsernamePasswordToken(user.getMobile(),user.getPassword()));
                //获取token（sessionId）
                String token = subject.getSession().getId()+"";
                result = new FaceLoginResult("1",token,userId);
            }
        }
        //3.修改二维码的状态
        redisTemplate.boundValueOps(getCacheKey(code)).set(result,10,TimeUnit.MINUTES);
    	return userId;
    }