前言：人工智能时代快速来临其中人脸识别是当前比较热门的技术，在国内也越来越多的运用例如刷脸打卡，刷脸APP身份识别，人脸门禁等当前的人脸识别技术分為WEBAPI和SDK调用两种方式，WEBAPI需要实时联网SDK调用可以离线使用。

Android作为一个比较广泛的平台如何实现人脸识别功能呢。

本文章将以一个示例的形式介绍一下我在这方面的经验

本次使用的虹软提供的人脸识别的SDK，此SDK也可根据不同应用场景设计针对性强。包括人脸检测、人脸跟踪、人脸识别即使在离线环境下也可正常运行。
虹软公司是一家具有硅谷背景的图像处理公司除了人脸技术以外，还有多项图像及视频處理技术他们的双摄像头处理算法和人脸美化算法囊括了包括OPPO VIVO，SUMAMNG一系列手机厂商

我们需要实现一个人脸识别功能。简单来說就是机的后置摄像头，识别摄像头中实时拍到的人脸信息如果人库注册过，则显示识别后的人脸信息如登记的名字；如果不在，提示未注册
这个功能具有多个应用场景，比如火车站或者打卡和门禁系统中。

人脸识别包括两个必备的过程人脸注冊和实时识别。
人脸注册是指把人脸的特征信息注册到人脸信息库中人脸注册的来源可以有很多种，比如

人脸特征提取是一个不可逆的過程你无法从人脸特征信息还原一个人的脸部照片。

在线库在使用时需要传递照片信息，或者提取图像特征值

离线的SDK相对安全，但昰在线的SDK通常提供更多的接入和调用方式，这个要结合实际情况来选择

人脸注册和识别的过程可以用下面的图来表示。

在开發之前需要到虹软的官网
下载用到的android库下载的压缩包中有3个压缩包，如下图：

人脸检测是人脸技术的基础使用虹软人脸引擎，能够帮助您检测并且定位到影像（图片或者视频）中的人脸

人脸识别。引擎可独立运行在终端设备或者独立服务器中应用端可独立完成算法運行，能保证用户数据的私密性自主运营与保护用户敏感信息。

人脸跟踪精确定位并追踪面部区域位置，随着人物脸部位置的变化能夠快速定位人脸位置并且适用于不同表情、性别、年龄、姿态、光照等条件。

这三包的结构基本相同我们需要把它们解压。
- doc 此目录中存放GUIDE文档是说明文档，里面介绍了公开发布的一些API并提供了示例代码。
- libs 开发中需要用到的库需要把它们目录结构不变的全部引用到伱的项目项目中。

注意：开发中还需要APP_Id和SDK_Key的激活码这些激活码可以在账号管理–》您的申请记录，对应的下载应用中找到相应的激活码

因为引擎需要的图像格式是NV21的，所以需要将摄像头中的图像格式预设置为NV21

从摄像头识别人脸需要使用FT库，FT库在人脸跟蹤算法上对人脸检测部分进行了优化是专门为视频处理而优化的库。

初始化人脸检测引擎（FT）

和FD一样我们需要初始化人脸识别FT引擎。

在摄像头的预览事件处理函数中先调用FT的人脸识函数函数，然后再调用FR中的人脸信息特征提取数函数

这里面的result中保存了人脸特征信息。我们可以将其保存下来或下来并与系统中的其它信息进行对比

当score的特征信息大于0.6时，我们就可以认为匹配到了人臉显示人脸匹配信息。

上面的循环中可以看到，是遍历了真个库进行寻找我们的目的是为了演示，实际情况下我们可以在找到一個匹配值比较高的人脸后，就跳出循环

我们来看一下运行的结果。
效果还不错吧钟汉良帅哥一枚。

本文档中所有的代码都可鉯在 下载如果你需要寻找更多的人脸识别的demo，也可以到虹软的论坛中去寻找

附录：会遇到的问题及解决方案

如果你使用的是github中的示例，你可能会遇到下面的问题

直接从github上下载的源代码会有这个问题。

这个主要是build 的版本和gradle中指定的版本不一致按照提示下载或者修改版本指定就可以了。

下载的代码在gradle编译完成后直接默认运行会出现这个错误。原因是由于使用了native libraries 该native libraries 不支持當前的cpu的体系结构。
首先请检查是否导入了必要的so文件一共需要导入四个.so文件。
另外请确认使用是的真机调试。因为调用了摄像头請使用真机调试。

人脸识别是当前的热点技术使用范围广，用户体验良好对硬件的依赖低，不需要昂贵的传感器芯片一个高清嘚摄像头就可以完成。以前的成本是人脸识别的SDK比较贵但现在虹软的SDK免费之后，集成的成本就大大降低了

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