PC人脸识别登录，出乎意料的简单

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之前不是做了个开源项目嘛，在做完 GitHub登录后，想着再显得有逼格一点，说要再加个人脸识别登录，就我这佛系的开发进度，过了一周总算是抽时间安排上了。

源码在文末

其实最近对写文章有点小抵触，写的东西没人看，总有点小失落，好在有同行大佬们的开导让我重拾了信心。调整了自己的心态，只要我分享的东西对大家有帮助就好，至于多少人看那就随缘吧！

废话不多说先看人脸识别效果动态，马赛克有点重哈，没办法长相实在是拿不出手。

实现原理

前端登录页打开摄像头，进行人脸识别， 注意：只识别画面中是不是有人脸

识别到人脸后，拍照上传当前画面图片

后端接受图片并调用人脸库SDK，对人像进行比对，通过则登录成功，并将人像信息注册到人脸库和本地 MySQL。

前端实现 data() {
         return {
             showContainer:  true,    // 显示
            tracker:  null,
             tipFlag:  false,          // 提示用户已经检测到
            flag:  false,             // 判断是否已经拍照
            context:  null,           // canvas上下文
            removePhotoID:  null,     // 停止转换图片
            scanTip:  '人脸识别中...', // 提示文字
            imgUrl:  '',               // base64格式图片
            canvas:  null
        }
    },
    mounted() {
         this.playVideo()
    },
     methods: {

        playVideo() {
             var video =  document.getElementById( 'video');
             this.canvas =  document.getElementById( 'canvas');
             this.context =  this.canvas.getContext( '2d');
             this.tracker =  new tracking.ObjectTracker( 'face');
             this.tracker.setInitialScale( 4);
             this.tracker.setStepSize( 2);
             this.tracker.setEdgesDensity( 0.1);

            tracking.track( '#video',  this.tracker, { camera:  true});

             this.tracker.on( 'track',  this.handleTracked);
        },

        handleTracked(event) {
                 this.context.clearRect( 0,  0,  this.canvas.width,  this.canvas.height);
                 if (event.data.length ===  0) {
                     this.scanTip =  '未识别到人脸'
                }  else {
                     if (! this.tipFlag) {
                         this.scanTip =  '识别成功，正在拍照，请勿乱动~'
                    }
                     // 1秒后拍照，仅拍一次
                     if (! this.flag) {
                         this.scanTip =  '拍照中...'
                         this.flag =  true
                         this.removePhotoID = setTimeout( () => {
                                 this.tackPhoto()
                                 this.tipFlag =  true
                            },
                             2000
                        )
                    }
                    event.data.forEach( this.plot);
                }
        },

        plot(rect){
             this.context.strokeStyle =  '#eb652e';
             this.context.strokeRect(rect.x, rect.y, rect.width, rect.height);
             this.context.font =  '11px Helvetica';
             this.context.fillStyle =  "#fff";
             this.context.fillText( 'x: ' + rect.x +  'px', rect.x + rect.width +  5, rect.y +  11);
             this.context.fillText( 'y: ' + rect.y +  'px', rect.x + rect.width +  5, rect.y +  22);
        },

         // 拍照
        tackPhoto() {

             this.context.drawImage( this.$refs.refVideo,  0,  0,  500,  500)
             // 保存为base64格式
             this.imgUrl =  this.saveAsPNG( this.$refs.refCanvas)
             var formData =  new FormData();
            formData.append( "file",  this.imgUrl);
             this.scanTip =  '登录中，请稍等~'

            axios({
                 method:  'post',
                 url:  '/faceDiscern',
                 data: formData,
            }).then( function ( response) {
                alert(response.data.data);
                 window.location.href= "http://127.0.0.1:8081/home";
            }).catch( function ( error) {
                 console.log(error);
            });

             this.close()
        },

         // 保存为png,base64格式图片
        saveAsPNG(c) {
             return c.toDataURL( 'image/png',  0.3)
        },

         // 关闭并清理资源
        close() {
             this.flag =  false
             this.tipFlag =  false
             this.showContainer =  false
             this.tracker &&  this.tracker.removeListener( 'track',  this.handleTracked) && tracking.track( '#video',  this.tracker, { camera:  false});
             this.tracker =  null
             this.context =  null
             this.scanTip =  ''
            clearTimeout( this.removePhotoID)
        }
    }

人脸识别 https: //aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?
grant_type=client_credentials&
client_id=【百度云应用的AK】&
client_secret=【百度云应用的SK】

接下来我们开始对图片进行比对，百度云提供了一个在线的人脸库，用户登录我们先在人脸库查询人像是否存在，存在则表示登录成功，如果不存在则注册到人脸库。每个图片有一个唯一标识 face_token。

百度人脸识别 API 实现比较简单，需要特别注意参数 image_type，它有三种类型

• BASE64：图片的base64值，base64编码后的图片数据，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。

而我们这里使用的是图片 BASE64文件，所以 image_type要设置成 BASE64。

    @Override
    public BaiDuFaceSearchResult faceSearch(
String file) {

        
try {
            byte[] decode = Base64.decode(Base64Util.base64Process(file));
            
String faceFile = Base64Util.encode(decode);

            
Map<
String, 
Object> map = 
new HashMap<>();
            map.put(
"image", faceFile);
            map.put(
"liveness_control", 
"NORMAL");
            map.put(
"group_id_list", 
"user");
            map.put(
"image_type", 
"BASE64");
            map.put(
"quality_control", 
"LOW");
            
String param = GsonUtils.toJson(map);

            
String result = HttpUtil.post(faceSearchUrl, 
this.getAccessToken(), 
"application/json", param);
            BaiDuFaceSearchResult searchResult = JSONObject.parseObject(result, BaiDuFaceSearchResult.class);
            log.info(
" faceSearch: {}", 
JSON.toJSONString(searchResult));
            
return searchResult;
        } 
catch (Exception e) {
            log.error(
"get faceSearch error {}", e.getStackTrace());
            e.getStackTrace();
        }
        
return 
null;
    }

    @Override
    public BaiDuFaceDetectResult faceDetect(
String file) {

        
try {
            byte[] decode = Base64.decode(Base64Util.base64Process(file));
            
String faceFile = Base64Util.encode(decode);

            
Map<
String, 
Object> map = 
new HashMap<>();
            map.put(
"image", faceFile);
            map.put(
"face_field", 
"faceshape,facetype");
            map.put(
"image_type", 
"BASE64");
            
String param = GsonUtils.toJson(map);

            
String result = HttpUtil.post(faceDetectUrl, 
this.getAccessToken(), 
"application/json", param);
            BaiDuFaceDetectResult detectResult = JSONObject.parseObject(result, BaiDuFaceDetectResult.class);
            log.info(
" detectResult: {}", 
JSON.toJSONString(detectResult));
            
return detectResult;
        } 
catch (Exception e) {
            log.error(
"get faceDetect error {}", e.getStackTrace());
            e.getStackTrace();
        }
        
return 
null;
    }

    @Override
    public BaiDuFaceAddResult addFace(
String file, UserFaceInfo userFaceInfo) {

        
try {
            byte[] decode = Base64.decode(Base64Util.base64Process(file));
            
String faceFile = Base64Util.encode(decode);

            
Map<
String, 
Object> map = 
new HashMap<>();
            map.put(
"image", faceFile);
            map.put(
"group_id", 
"user");
            map.put(
"user_id", userFaceInfo.getUserId());
            map.put(
"user_info", 
JSON.toJSONString(userFaceInfo));
            map.put(
"liveness_control", 
"NORMAL");
            map.put(
"image_type", 
"BASE64");
            map.put(
"quality_control", 
"LOW");
            
String param = GsonUtils.toJson(map);

            
String result = HttpUtil.post(addfaceUrl, 
this.getAccessToken(), 
"application/json", param);
            BaiDuFaceAddResult addResult = JSONObject.parseObject(result, BaiDuFaceAddResult.class);
            log.info(
"addResult: {}", 
JSON.toJSONString(addResult));
            
return addResult;
        } 
catch (Exception e) {
            log.error(
"get addFace error {}", e.getStackTrace());
            e.getStackTrace();
        }
        
return 
null;
    }

项目是前后端分离的，但为了大家学习方便，我把人脸识别页面整合到了后端项目。

最后 run FireControllerApplication 访问地址：http://localhost:8082/face 即可。

源码 GitHub地址： https://github.com/chengxy-nds/fire.git，欢迎大家来耍~

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