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基于 Spring Boot 的实时人脸检测和识别系统_springboot 人脸识别

作者：weixin_40725706 | 2024-08-06 16:17:04

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springboot 人脸识别

本专题致力于深入探讨如何通过SpringBoot3.x框架与OpenCV库实现高效的人脸检测和人脸识别系统。通过系统化的10篇文章，从基础概念到高级应用，结合代码示例和实战案例，逐步引导大家掌握从零开始构建完整人脸检测与识别系统的全过程。

基于 Spring Boot 的实时人脸检测和识别系统

随着人工智能和计算机视觉技术的不断发展，实时人脸检测和识别技术在安防、考勤、门禁控制等领域的应用越来越广泛。实现一个高效、稳定的实时人脸检测和识别系统，需要解决包括延迟、数据一致性、并发处理等相关技术难题。本文将深入讲解如何基于Spring Boot和WebSocket实现一个实时人脸检测和识别系统，并结合具体代码示例进行讲解。

基本需求和挑战

  1. 实时检测和识别需求

    • 高实时性：视频流中的人脸图像需要被及时检测和识别，并同步到客户端。

    • 高准确性：检测和识别算法需要具有高准确率，减少误识别和漏识别现象。

  2. 技术挑战

    • 系统延迟：在高并发访问下，需要保证检测和识别的快速响应，降低系统延迟。

    • 数据一致性：在多客户端并发访问和多个传感器同时上传数据时，确保数据一致性和同步。

    • 扩展性：系统需要具备良好的扩展性，能够处理不断增加的数据量和访问量。

实现方案
1. 使用Spring Boot和WebSocket实现实时人脸检测

依赖配置
在项目的 pom.xml 文件中添加以下依赖，以支持Spring Boot和WebSocket：

  1. <dependency>
  2.     <groupId>org.bytedeco</groupId>
  3.     <artifactId>javacpp</artifactId>
  4.     <version>1.5.5</version>
  5. </dependency>
  6. <dependency>
  7.     <groupId>org.bytedeco</groupId>
  8.     <artifactId>javacv-platform</artifactId>
  9.     <version>1.5.5</version>
  10. </dependency>
  11. <dependency>
  12.     <groupId>org.bytedeco</groupId>
  13.     <artifactId>dlib-platform</artifactId>
  14.     <version>19.21.1-1.5.5</version>
  15. </dependency>
  16. <dependency>
  17.     <groupId>net.sourceforge.tess4j</groupId>
  18.     <artifactId>tess4j</artifactId>
  19.     <version>4.5.3</version>
  20. </dependency>

WebSocket配置
创建 WebSocketConfig 配置类，实现 WebSocket 的配置：

  1. import org.springframework.context.annotation.Configuration;
  2. import org.springframework.web.socket.config.annotation.EnableWebSocket;
  3. import org.springframework.web.socket.config.annotation.WebSocketConfigurer;
  4. import org.springframework.web.socket.config.annotation.WebSocketHandlerRegistry;
  5.  
  6. @Configuration
  7. @EnableWebSocket
  8. public class WebSocketConfig implements WebSocketConfigurer {
  9.  
  10.     @Override
  11.     public void registerWebSocketHandlers(WebSocketHandlerRegistry registry) {
  12.         // 注册WebSocket处理器
  13.         registry.addHandler(new FaceDetectionHandler(), "/faceDetection")
  14.                 .setAllowedOrigins("*"); // 允许所有域名的跨域请求
  15.     }
  16. }

视频流处理
使用 OpenCV 库进行视频流处理和人脸检测：

  1. import org.opencv.core.Mat;
  2. import org.opencv.core.Rect;
  3. import org.opencv.core.Size;
  4. import org.opencv.imgproc.Imgproc;
  5. import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;
  6. import org.opencv.videoio.VideoCapture;
  7. import org.springframework.web.socket.TextMessage;
  8. import org.springframework.web.socket.WebSocketSession;
  9. import org.springframework.web.socket.handler.TextWebSocketHandler;
  10. import java.io.ByteArrayInputStream;
  11. import javax.imageio.ImageIO;
  12. import java.awt.image.BufferedImage;
  13. import java.io.IOException;
  14. import java.util.ArrayList;
  15. import java.util.List;
  16.  
  17. public class FaceDetectionHandler extends TextWebSocketHandler {
  18.  
  19.     private static final List<WebSocketSession> sessions = new ArrayList<>();
  20.  
  21.     static {
  22.         System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
  23.     }
  24.  
  25.     @Override
  26.     public void afterConnectionEstablished(WebSocketSession session) throws Exception {
  27.         sessions.add(session); // 连接建立后添加会话
  28.     }
  29.  
  30.     @Override
  31.     public void afterConnectionClosed(WebSocketSession session, CloseStatus status) throws Exception {
  32.         sessions.remove(session); // 连接关闭时移除会话
  33.     }
  34.  
  35.     @Override
  36.     protected void handleTextMessage(WebSocketSession session, TextMessage message) throws Exception {
  37.         // 处理收到的消息并广播给所有连接的会话
  38.         for (WebSocketSession webSocketSession : sessions) {
  39.             webSocketSession.sendMessage(message);
  40.         }
  41.     }
  42.  
  43.     // 推送人脸检测结果
  44.     public void sendFaceDetectionResult(String imageBase64) {
  45.         for (WebSocketSession session : sessions) {
  46.             try {
  47.                 session.sendMessage(new TextMessage(imageBase64)); // 发送消息
  48.             } catch (IOException e) {
  49.                 e.printStackTrace();
  50.             }
  51.         }
  52.     }
  53.  
  54.     // 处理视频流，检测人脸
  55.     public void processVideoStream() {
  56.         VideoCapture camera = new VideoCapture(0);
  57.         if (!camera.isOpened()) {
  58.             System.out.println("Camera Error");
  59.             return;
  60.         }
  61.         CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt.xml");
  62.         Mat frame = new Mat();
  63.         while (camera.read(frame)) {
  64.             Mat frameGray = new Mat();
  65.             Imgproc.cvtColor(frame, frameGray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
  66.             Imgproc.equalizeHist(frameGray, frameGray);
  67.  
  68.             Rect[] facesArray = faceDetector.detectMultiScale(frameGray);
  69.             for (Rect face : facesArray) {
  70.                 Imgproc.rectangle(frame, face.tl(), face.br(), new Scalar(0, 255, 0), 3);
  71.             }
  72.  
  73.             BufferedImage image = matToBufferedImage(frame);
  74.             String imageBase64 = imageToBase64(image);
  75.             sendFaceDetectionResult(imageBase64);
  76.         }
  77.         camera.release();
  78.     }
  79.  
  80.     private BufferedImage matToBufferedImage(Mat mat) {
  81.         // Convert Mat to BufferedImage
  82.         MatOfByte mob = new MatOfByte();
  83.         Imgcodecs.imencode(".jpg", mat, mob);
  84.         byte[] byteArray = mob.toArray();
  85.         BufferedImage bufImage = null;
  86.         try {
  87.             bufImage = ImageIO.read(new ByteArrayInputStream(byteArray));
  88.         } catch (IOException e) {
  89.             e.printStackTrace();
  90.         }
  91.         return bufImage;
  92.     }
  93.  
  94.     private String imageToBase64(BufferedImage image) {
  95.         // Convert BufferedImage to Base64 String
  96.         ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
  97.         try {
  98.             ImageIO.write(image, "jpg", baos);
  99.             byte[] bytes = baos.toByteArray();
  100.             return Base64.getEncoder().encodeToString(bytes);
  101.         } catch (IOException e) {
  102.             e.printStackTrace();
  103.         }
  104.         return null;
  105.     }
  106. }
2. 结合视频流实现实时人脸识别

在检测到人脸后，通过人脸识别算法进行识别，并返回识别结果：

  1. import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
  2. import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
  3. import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
  4. import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
  5. import redis.clients.jedis.Jedis;
  6.  
  7. @RestController
  8. @RequestMapping("/api/face")
  9. public class FaceRecognitionController {
  10.  
  11.     @Autowired
  12.     private FaceDetectionHandler faceDetectionHandler; // 注入WebSocket消息处理器
  13.  
  14.     private Jedis jedis = new Jedis("localhost");
  15.  
  16.     @PostMapping("/recognize")
  17.     public void recognizeFace(@RequestBody FaceRecognitionRequest request) {
  18.         // 假设FaceRecognitionService进行了人脸识别
  19.         String recognizedPerson = FaceRecognitionService.recognize(request.getImageBase64());
  20.  
  21.         // 更新 Redis 中的识别结果
  22.         jedis.set("recognizedPerson", recognizedPerson);
  23.  
  24.         // 通过 WebSocket 推送识别结果
  25.         faceDetectionHandler.sendFaceRecognitionResult(recognizedPerson);
  26.     }
  27. }

FaceRecognitionService示例：

  1. import org.bytedeco.dlib.*;
  2. import org.bytedeco.dlib.global.dlib;
  3. import org.bytecode.*;
  4.  
  5. import java.nio.file.*;
  6. import java.util.*;
  7.  
  8. public class FaceRecognitionService {
  9.  
  10.     private frontal_face_detector detector;
  11.     private shape_predictor sp;
  12.     private anet_type net;
  13.     private List<FaceProfile> knownFaces;
  14.  
  15.     public FaceRecognitionService() {
  16.         detector = dlib.get_frontal_face_detector();
  17.         sp = new shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat");
  18.         net = new anet_type();
  19.         dlib.deserialize("dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat").to(net);
  20.  
  21.         knownFaces = loadKnownFaces();
  22.     }
  23.  
  24.     // 加载已知人脸数据
  25.     private List<FaceProfile> loadKnownFaces() {
  26.         List<FaceProfile> faces = new ArrayList<>();
  27.         // 读取已知人脸图像和特征
  28.         // 这里可以从数据库或文件系统加载已知人脸数据
  29.         return faces;
  30.     }
  31.  
  32.     // 识别人脸
  33.     public String recognize(String imageBase64) {
  34.         // 解码Base64图片
  35.         byte[] decodedBytes = Base64.getDecoder().decode(imageBase64);
  36.         Mat img = ImgCodecs.imdecode(new Mat(decodedBytes), ImgCodecs.IMREAD_COLOR);
  37.  
  38.         // 检测人脸
  39.         dlib.rectangles faces = detector.apply(img);
  40.         ArrayList<Matrix> faceDescriptors = new ArrayList<>();
  41.         for (rect face : faces) {
  42.             full_object_detection shape = sp.apply(img, face);
  43.             Matrix face_chip = new Matrix();
  44.             extract_image_chip.apply(img, get_face_chip_details.apply(shape, 150, 0.25) , face_chip);
  45.             faceDescriptors.add(net.apply(face_chip));
  46.         }
  47.  
  48.         // 比对人脸
  49.         if (faceDescriptors.size() > 0) {
  50.             Matrix faceDescriptor = faceDescriptors.get(0);
  51.             String recognizedPerson = findBestMatch(faceDescriptor);
  52.             return recognizedPerson;
  53.         }
  54.  
  55.         return "Unknown";
  56.     }
  57.  
  58.     // 比对人脸特征，找到最佳匹配
  59.     private String findBestMatch(Matrix faceDescriptor) {
  60.         double minDistance = Double.MAX_VALUE;
  61.         String bestMatch = "Unknown";
  62.  
  63.         for (FaceProfile knownFace : knownFaces) {
  64.             double distance = length(subtract(faceDescriptor, knownFace.getFaceDescriptor()));
  65.             if (distance < minDistance) {
  66.                 minDistance = distance;
  67.                 bestMatch = knownFace.getName();
  68.             }
  69.         }
  70.  
  71.         return bestMatch;
  72.     }
  73. }
  74.  
  75. class FaceProfile {
  76.     private String name;
  77.     private Matrix faceDescriptor;
  78.  
  79.     public FaceProfile(String name, Matrix faceDescriptor) {
  80.         this.name = name;
  81.         this.faceDescriptor = faceDescriptor;
  82.     }
  83.  
  84.     public String getName() {
  85.         return name;
  86.     }
  87.  
  88.     public Matrix getFaceDescriptor() {
  89.         return faceDescriptor;
  90.     }
  91. }
3. 讨论系统延迟和优化策略

  1. 系统延迟问题

    • 视频帧处理延迟：由于视频帧处理需要完成面部检测和识别，可能会导致延迟。

    • 网络传输延迟：视频流数据和识别结果需要通过网络进行传输，传输过程中的网络波动可能导致延迟。

  2. 优化策略

    • 硬件加速：利用GPU进行视频帧和人脸检测、识别计算，提高计算速度，降低处理延迟。

    • 改进算法效率：优化图像处理和人脸识别算法，减少单帧处理时间。

    • 并行处理：引入多线程并行处理技术，如将检测与识别步骤分离，独立处理不同视频流帧。

    • 视频编码优化：利用高效的视频编码技术，减少视频传输数据量，降低网络传输时间。

前端 WebSocket 客户端实现

在前端实现 WebSocket 客户端，以接收和展示实时检测与识别的结果。

  1. <!DOCTYPE html>
  2. <html lang="en">
  3. <head>
  4.     <meta charset="UTF-8">
  5.     <title>实时人脸检测和识别</title>
  6. </head>
  7. <body>
  8.     <h1>实时人脸检测和识别结果</h1>
  9.     <div id="video-container">
  10.         <img id="video-frame" src="" alt="Video Frame">
  11.         <p id="recognition-result"></p>
  12.     </div>
  13.  
  14.     <script>
  15.         // 初始化WebSocket连接
  16.         const socket = new WebSocket('ws://localhost:8080/faceDetection');
  17.  
  18.         socket.onopen = function(event) {
  19.             console.log("WebSocket connection established!");
  20.         };
  21.  
  22.         socket.onmessage = function(event) {
  23.             // 解析WebSocket消息
  24.             const message = JSON.parse(event.data);
  25.             if (message.type === 'detection') {
  26.                 // 更新视频帧
  27.                 document.getElementById('video-frame').src = 'data:image/jpeg;base64,' + message.data;
  28.             } else if (message.type === 'recognition') {
  29.                 // 更新识别结果
  30.                 document.getElementById('recognition-result').innerText = '识别结果: ' + message.data;
  31.             }
  32.         };
  33.  
  34.         socket.onclose = function(event) {
  35.             console.log("WebSocket connection closed.");
  36.         };
  37.     </script>
  38. </body>
  39. </html>

这个前端页面展示了一个简单的实时视频流容器，以及一个显示人脸识别结果的文本框。WebSocket 客户端接收到服务器推送的检测结果和识别结果，并进行展示。

完整代码结构

以下是一个完整的项目结构，供大家参考：

  1. com.example.facedetection
  2. ├───config
  3. |   └───WebSocketConfig.java
  4. ├───controller
  5. |   └───FaceRecognitionController.java
  6. ├───handler
  7. |   └───FaceDetectionHandler.java
  8. ├───service
  9. |   └───FaceRecognitionService.java
  10. ├───FaceDetectionApplication.java
  11. ├───resources
  12. |   └───application.properties
  13. └───static
  14.     └───index.html
总结

本文首先介绍了实时人脸检测和识别系统的基本需求和技术挑战。接着，通过Spring Boot和WebSocket技术实现了一个简单的实时人脸检测与识别系统，并结合代码示例详细讲解了实现过程。

这个系统在实际应用中还需要进一步优化和扩展，包括提升检测和识别精度、降低系统延迟、实现分布式部署等。相信大家通过本文的学习，对实现一个实时人脸检测和识别系统有了更深入的理解和掌握。

 

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