虹软人脸识别ArcFace2.0 Android SDK使用教程

一、获取sdk

1.进入arcface2.0的申请地址

2.填写信息申请并提交

申请通过后即可下载sdk，查看app_id和sdk_key

二、功能介绍

虹软arcface 2.0 android包含人脸检测、年龄信息检测、性别信息检测、人脸三维角度检测、活体检测、人脸特征提取、人脸特征比对功能。

其中暴露对外的功能方法有：
active（激活）

init（初始化）

detectfaces（人脸检测）

process（活体检测、年龄检测、性别检测、人脸三维角度检测功能使用该方法，以或运算组合形式选择处理的功能，并以getxxxxx方法获取处理的结果）

extractfacefeature（特征提取）

comparefacefeature（特征比对）

uninit（销毁）

三、使用sdk

1.创建工程，并将下载解压出的jar和so添加到工程

2.激活引擎

faceengine faceengine = new faceengine();

//激活方法首次调用有网络和文件操作，后续只有文件操作，但是一般情况下都很快

int activecode = faceengine.active(settingsactivity.this, constants.app_id, constants.sdk_key);

if (activecode == errorinfo.mok || activecode == errorinfo.merr_asf_already_activated) {

    //激活成功或者已激活过的情况

}else{

    //激活失败的情况

}

3.初始化引擎,推荐在oncreate中执行

faceengine = new faceengine();

int afcode = faceengine.init(context.getapplicationcontext(), faceengine.asf_detect_mode_video, faceengine.asf_op_0_higher_ext

        16, 10, faceengine.asf_face_recognition | faceengine.asf_face_detect | faceengine.asf_face3dangle|....);

if (afcode != errorinfo.mok) {

    //初始化成功

}else{

    //初始化失败

}

4.人脸检测

list faceinfolist = new arraylist<>();

int code = faceengine.detectfaces(nv21, width, height, faceengine.cp_paf_nv21, faceinfolist);

if (code == errorinfo.mok && faceinfolist.size() >0) {

    //人脸检测成功并且检测到了人脸的情况

}else{

    //人脸检测失败或未检测到人脸的情况

}

5.特征提取

facefeature facefeature = new facefeature();

int code = faceengine.extractfacefeature(nv21, width, height, faceengine.cp_paf_nv21, faceinfo, facefeature);

if (code == errorinfo.mok) {

    //特征提取成功

}else{

    //特征提取失败，可根据code查看原因

}

6.特征比对

public void compareface(facefeature facefeature1,facefeature facefeature2){

    facesimilar facesimilar = new facesimilar();

    int code = faceengine.comparefacefeature(facefeature1, facefeature2, facesimilar);

    if (code == errorinfo.mok){

        //比对成功，可查看facesimilar中的相似度

    }else{

        //比对失败，可根据code查看原因

    }

}

7.活体、人脸三维角度、年龄、性别检测

int faceprocesscode = faceengine.process(nv21, width, height, faceengine.cp_paf_nv21, faceinfolist, faceengine.asf_age | faceengine.asf_gender | faceengine.asf_face3dangle | faceengine.asf_liveness);

if (faceprocesscode != errorinfo.mok){

    //失败的情况

}else{

    //process成功，可获取结果

    list ageinfolist = new arraylist<>();

    list genderinfolist = new arraylist<>();

    list face3danglelist = new arraylist<>();

    list facelivenessinfolist = new arraylist<>();

    int agecode = faceengine.getage(ageinfolist);

    int gendercode = faceengine.getgender(genderinfolist);

    int face3danglecode = faceengine.getface3dangle(face3danglelist);

    int livenesscode = faceengine.getliveness(facelivenessinfolist);

    //错误码校验，判断是否全部成功

    if ((agecode | gendercode | face3danglecode | livenesscode) != errorinfo.mok) {

        return;

    }else{

        //全部检测成功，可从ageinfolist ，genderinfolist ，face3danglelist ，facelivenessinfolist 中获取检测结果

    }

}

8.销毁引擎，推荐在ondestroy中执行

if (faceengine != null) {

  int faceenginecode = faceengine.uninit();

  log.i(tag, "uninitengine: " + faceenginecode);

}

四、注意事项

1.检测模式相关说明

引擎的初始化中需要传入检测模式（ 视频流模式 或 图片模式 ），除了识别功能模块（extractfacefeature和comparefacefeature）的其他功能都是有检测模式区分的，对于人脸检测、年龄检测、性别检测、人脸三维角度，使用视频流模式处理速度更快。但是活体检测比较特殊：图片模式的处理是阻塞的，处理速度较慢，需要等待返回结果；视频流模式则处理速度很快，处理后马上能获取结果，但是一段视频流的首帧传入后返回的值为未知，在一段时间后开始拿到的值才是真正的算法结果。

2.线程安全须知

单个引擎的同一功能模块中的算法功能函数都是线程不安全的，且调用过程中不能进行销毁。

举几个例子：
1）在a线程进行人脸检测（detectfaces）时可以在b线程同时进行特征解析（extractfacefeature）。
2）在a线程进行人脸检测（detectfaces）时不可以在b线程同时进行人脸检测（detectfaces）。
3）在a线程进行特征解析（extractfacefeature）时候不可以在b线程同时进行销毁（uninit）

参考文档（官方的文档和demo都十分详细）：

android平台开发指南：

https://ai.arcsoft.com.cn/manual/arcface_android_guidev2.html

api接口说明