Android人脸识别App

本文介绍如何使用虹软免费的人脸识别SDK和AndServer搭建本地Web服务,实现人脸注册功能。需从官网获取appid和sdkkey,并在代码中进行配置。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

人脸识别+本机Web后端

人脸sdk采用虹软免费人脸识别sdk,本机web采用AndServer;上传姓名+人脸图片即可实现注册源码地址:https://github.com/joetang1989/ArcFaceRecognizeDemo

注意:
需自行前往官网申请appid和sdkkey。
修改 ArcFaceRecognizeDemo\src\main\java\com\arcsoft\sdk_demo\FaceDB.java 下面的对应的值:
public static String appid = “xxxx”;
public static String fd_key = “xxxx”;
public static String ft_key = “xxxx”;
public static String fr_key = “xxxx”;

### 使用 OpenCV 进行人脸识别 App 的课程设计 #### 一、项目概述 构建一个人脸识别应用程序涉及多个方面,包括但不限于环境配置、界面开发以及核心算法实现。对于基于 Android 平台的应用程序而言,利用 OpenCV 库可以极大地简化图像处理流程并提高效率。 #### 二、准备工作 为了启动该项目,需先下载适用于 Android SDK 版本的 OpenCV 件包[^2]。该件包包含了必要的库文件和支持材料,使得开发者能够在移动设备上轻松集成计算机视觉功能。 #### 三、创建用户界面 采用 `org.opencv.android.JavaCameraView` 自定义视图组件来捕获视频流中的每一帧画面,并将其转换成适合进一步分析的数据结构——矩阵(Mat)。这一过程是在后台持续运行的任务之一,允许实时访问摄像机输入的信息[^1]。 ```java JavaCameraView javaCameraView; BaseLoaderCallback mLoaderCallback = new BaseLoaderCallback(this) { @Override public void onManagerConnected(int status) { switch (status){ case LoaderCallbackInterface.SUCCESS: javaCameraView.enableView(); break; default: super.onManagerConnected(status); break; } } }; ``` #### 四、实施人脸识别逻辑 当接收到新的图像帧时,可以通过调用预先编译好的本地函数来进行面部特征提取与匹配操作。如果成功找到一张或多张人脸,则返回相应的矩形区域列表用于后续显示或其他用途;反之则为空集合[]^1]。 ```cpp std::vector<cv::Rect> faces; cv::CascadeClassifier face_cascade; face_cascade.load("/path/to/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml"); face_cascade.detectMultiScale(mat,faces); for(size_t i=0;i<faces.size();i++){ cv::rectangle(mat,faces[i],cv::Scalar(255),3); } ``` #### 五、展示结果 最终,在界面上绘制出检测到的所有脸部轮廓线条,从而直观地向用户呈现识别效果。这一步骤通常借助于图形渲染引擎完成,但在某些情况下也可以直接修改原始像素值达到相同目的。
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