扩展_AI_人脸登录

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;
}