人脸识别功能测试用例：基于FaceVerificationSDK的全面测试方案
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fa/FaceVerificationSDK FaceVerificationSDK作为一款离线端侧Android人脸识别解决方案，支持1:1身份验证、1:N/M:N人脸搜索及活体检测功能。为确保在各类硬件环境和业务场景中稳定运行，需通过系统化测试验证其功能完整性、性能表现及兼容性。本文档提供基于该SDK的测试用例设计方案，覆盖测试环境配置、核心功能验证、性能指标评估及异常场景处理。
测试环境配置
硬件要求
测试设备需满足以下摄像头及芯片配置，确保覆盖高中低不同硬件等级：
| 硬件参数 | 基础要求 | 推荐配置 |
|---|---|---|
| 摄像头宽动态范围 | ≥105dB | ≥120dB（抗逆光场景） |
| 帧率 | ≥25fps | 30fps |
| 硬件等级 | HARDWARE_LEVEL_FULL | HARDWARE_LEVEL_3 |
| CPU架构 | ARM 4核2.0GHz | ARM 8核2.8GHz |
测试设备清单：
- 高端机型：小米13（Android 14）、三星S25（Android 15）
- 中端机型：华为P8（Android 8）、联想Pad2024（Android 13）
- 嵌入式设备：RK3568-SM5（Android 11）
摄像头参数验证可通过SDK提供的Camera Hardware Level检测接口实现，代码示例：
// 检查摄像头硬件等级
CameraCharacteristics characteristics = cameraManager.getCameraCharacteristics(cameraId);
Integer hardwareLevel = characteristics.get(CameraCharacteristics.INFO_SUPPORTED_HARDWARE_LEVEL);
if (hardwareLevel != CameraCharacteristics.INFO_SUPPORTED_HARDWARE_LEVEL_FULL) {
Log.w("CameraTest", "摄像头等级不足，可能影响识别效果");
}
软件环境
- 开发工具：Android Studio Iguana | 2025.1.1
- 构建环境：Gradle 7.4.2、Kotlin 1.9.22、Java 17
- 依赖管理：通过Maven集成SDK最新版本，配置冲突处理参考依赖冲突解决文档
核心功能测试用例
1:1人脸识别测试
验证静态人脸比对准确性，覆盖正常及边缘场景：
| 测试项 | 步骤 | 预期结果 | 参考文档 |
|---|---|---|---|
| 基本比对功能 | 1. 录入基准人脸 2. 实时采集人脸进行比对 | 相似度≥0.88时返回匹配成功 | 1:1模式说明 |
| 阈值敏感性测试 | 设置阈值0.75/0.88/0.95，使用相似人脸图像测试 | 阈值越高，误识率越低，通过率降低 | 阈值设置说明 |
| 光照干扰测试 | 在强光/弱光/逆光环境下采集人脸 | 宽动态≥105dB摄像头可正常识别 | 硬件配置要求 |
测试界面可使用Demo中的FaceVerificationActivity，关键回调方法：
@Override
public void onVerifyMatched(boolean isMatched, float similarity,
float silentLivenessScore, Bitmap vipBitmap) {
// 处理比对结果
Log.d("VerifyTest", "相似度: " + similarity + ", 活体分数: " + silentLivenessScore);
}
1:N人脸搜索测试
验证动态人脸库检索性能，重点测试搜索速度与准确率：
功能验证
- 人脸库管理：通过FaceSearchImageMangerActivity测试人脸录入、删除、批量导入功能，需支持单次导入≥3000张人脸图像。
- 搜索结果处理：调用
setCallBackAllMatch(true)获取所有匹配结果，验证排序逻辑正确性，示例代码：
SearchProcessBuilder builder = new SearchProcessBuilder()
.setThreshold(0.88f)
.setCallBackAllMatch(true);
builder.build().startSearch(bitmap, new SearchCallback() {
@Override
public void onFaceMatched(List<FaceSearchResult> results, Bitmap bitmap) {
// 按相似度降序排列
assertTrue(results.get(0).getScore() >= results.get(1).getScore());
}
});
性能指标
在不同设备上测试万人级人脸库表现：
| 测试项 | 小米13 | RK3568-SM5 | 华为P8 |
|---|---|---|---|
| 初始化时间 | ≤100ms | ≤800ms | ≤900ms |
| 单次搜索时间 | ≤80ms | ≤600ms | ≤750ms |
| 准确率（Top1） | ≥99% | ≥95% | ≥92% |
测试数据参考性能统计文档，可通过FaceSearch1NActivity进行自动化压力测试。
活体检测测试
验证防攻击能力，覆盖多种活体检测模式：
| 活体类型 | 测试方法 | 预期结果 | 参考代码 |
|---|---|---|---|
| 动作活体 | 随机组合张嘴/眨眼/摇头动作 | 完成指定动作后通过验证 | LivenessDetectActivity |
| 静默活体 | 使用打印照片/屏幕翻拍/3D面具攻击 | 均被拒绝，静默活体分数＜0.5 | 静默活体检测逻辑 |
| 红外活体 | 配合UVC红外摄像头采集图像 | 真人红外图像可通过验证 | UVCCamera验证模块 |
兼容性测试
设备兼容性
需覆盖以下场景：
- 系统版本：Android 5.0 - 15.0，重点测试Android 7（魅蓝Note3）及Android 15（小米15）
- 摄像头类型：系统摄像头（Camera1Fragment）与UVC外接摄像头（UVCCameraManager）
- CPU架构：ARMv7/ARM64/x86_64，32位设备需测试FaceVerification32CPUTestActivity
依赖冲突测试
验证与常见第三方库的兼容性：
- CameraX版本冲突（测试1.2.3 - 1.4.2版本）
- Kotlin版本兼容性（1.8.x - 2.1.x）
- ProGuard混淆配置，确保SDK关键类不被混淆：
-keep class com.faceAI.demo.** { *; }
-keep interface com.faceAI.demo.** { *; }
异常场景处理
错误码验证
通过onFailed回调验证错误处理逻辑：
| 错误码 | 含义 | 复现方式 |
|---|---|---|
| 1001 | 未检测到人脸 | 摄像头无人脸区域时触发 |
| 1002 | 活体检测失败 | 使用非真人图像攻击 |
| 1003 | 人脸质量过低 | 模糊图像或侧脸角度＞30° |
资源限制测试
- 内存压力：连续录入1000张人脸后测试内存泄漏，使用Android Profiler验证内存占用稳定
- 存储限制：在存储空间＜100MB时测试人脸录入功能，应提示"存储空间不足"
- 权限缺失：禁用相机权限时，SDK应优雅退出并提示"需要相机权限"
测试验收标准
功能验收
- 核心功能通过率：1:1识别≥99%，1:N搜索Top1准确率≥95%
- 活体检测防御率：照片/屏幕攻击100%拦截，3D打印面具≥98%拦截
性能验收
- 搜索速度：旗舰机≤100ms，低端机≤800ms（万人库）
- 启动时间：冷启动≤2s，热启动≤500ms
文档验收
- API文档完整性：所有public方法需有JavaDoc注释
- 测试报告：包含硬件配置清单、性能测试数据、兼容性测试矩阵
测试资源与工具
测试数据集
- 内置测试图像：demo/assets包含50+张测试人脸，涵盖不同性别/年龄/姿态
- 万人脸库：通过CopyFaceImageUtils导入3000张标准人脸图像
自动化测试框架
基于Android Instrumentation实现关键流程自动化：
@RunWith(AndroidJUnit4.class)
public class FaceSearchTest {
@Test
public void testSearchPerformance() {
// 初始化1万人脸库
FaceSearchImagesManger.getInstance().importFromAssets("test_faces");
// 执行100次搜索并统计耗时
long totalTime = 0;
for (int i=0; i<100; i++) {
long start = System.currentTimeMillis();
searchManager.search(bitmap);
totalTime += System.currentTimeMillis() - start;
}
assertTrue(totalTime / 100.0 < 100); // 平均耗时＜100ms
}
}
通过以上测试用例，可全面验证FaceVerificationSDK在实际应用场景中的表现。测试过程中需重点关注摄像头硬件适配、人脸质量控制及异常场景恢复能力，确保SDK在各类终端设备上稳定运行。完整测试报告需包含设备配置、测试数据、问题清单及优化建议，可参考历史版本更新记录追踪迭代改进。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
