Camera常用算法介绍2

2 高级功能算法1

2.1 人脸相关算法

2.1.1 人脸检测算法

2.1.1.1 算法介绍

Android平台的人脸检测算法旨在通过摄像头实时捕捉图像，识别并定位人脸位置。其核心流程包括图像采集→预处理→特征提取→分类识别。应用场景涵盖安全认证（如人脸解锁、互动娱乐（如AR滤镜等。主流技术方案包括：

• 原生API：如FaceDetector类（支持静态图片检测）
• ML Kit：Google提供的机器学习套件，支持实时检测与表情分析
• 第三方SDK：如虹软ArcSoft（支持活体检测与年龄识别）

2.1.1.2 技术发展

1. 早期阶段（2012年前）

   • 基于OpenCV的级联分类器（Haar特征）
   • 仅支持简单的人脸定位，准确率受光照影响大

2. Camera2时代（Android 5.0+）

   • 引入Camera2 API，支持更精细的图像参数控制（如降噪模式NOISE_REDUCTION_MODE_HIGH_QUALITY）
   • 结合FaceDetector实现基础检测

3. AI融合阶段（2018年后）

   • 集成ML Kit，支持68个面部特征点检测
   • 引入TensorFlow Lite实现本地化深度学习模型
   • 高通/虹软等厂商提供商业化SDK，增加活体检测功能

2.1.1.3 基础原理

2.1.1.3.1 图像预处理

• 格式转换：YUV420→RGB/NV21，适配算法输入
• 降噪处理：通过CaptureRequest.NOISE_REDUCTION_MODE提升图像质量
• 尺寸归一化：缩放至算法建议分辨率（如640x480）

2.1.1.3.2 核心算法

算法类型	原理说明	代表实现
Haar级联分类器	通过边缘/线特征构建弱分类器，级联实现高效检测	OpenCV CascadeClassifier
HOG+SVM	提取方向梯度直方图特征，使用SVM分类	Dlib库
CNN深度学习	卷积神经网络自动学习特征，支持多角度/遮挡检测	TensorFlow Lite模型

2.1.1.3.3 性能优化

• GPU加速：通过RenderScript或OpenCL加速图像处理9
• 区域聚焦：利用Camera2的METERING_REGIONS优先处理人脸区域3
• 多线程处理：分离图像采集与算法运算线程7

2.1.1.4 代码实现示例

2.1.1.4.1 Camera2基础配置

```java
// 初始化CameraDevice
CameraManager manager = (CameraManager) getSystemService(CAMERA_SERVICE);
String cameraId = manager.getCameraIdList()[0];
manager.openCamera(cameraId, new CameraDevice.StateCallback() {
   
    @Override
    public void onOpened(@NonNull CameraDevice camera) {
   
        // 创建CaptureRequest
        CaptureRequest.Builder builder = camera.createCaptureRequest(CameraDevice.TEMPLATE_PREVIEW);
        builder.addTarget