基于RTSP视频流的Java后台服务端虹软人脸识别

1 概述
    人脸识别技术是随着技术发展而产生的生物识别技术，目前已广泛应用于安防领域，主要用于身份验证和身份识别。视频监控是安防系统常见的一种表现形式，需要部署各种摄像头，包括网络摄像头IPC，可以通过流媒体如RTSP视频流的方式供第三方系统集成。
    虹软是计算机视觉行业领先的算法服务提供商及解决方案供应商，提供免费、离线的人脸识别SDK，主要包含人脸检测、性别检测、年龄检测、人脸识别、图像质量检测、RGB活体检测、IR活体检测等能力。支持主流Windows、Linux、Android、iOS等平台及Java、C++等开发语言。
    本文基于虹软免费人脸识别SDK，从IPC提供的RTSP视频流抓帧进行人脸识别。主要技术方案是通过JavaCV定时抓取视频帧保存为图像，然后针对图像通过虹软SDK提取特征，同特征库里面的人脸进行比较，超过设定的阈值就认为识别到。

2 项目环境
介绍项目中主要使用到的开发库及开发工具。

虹软人脸识别SDK。提供人脸识别相关开发接口。本文使用Windows X64 Java版本，ArcSoft_ArcFace_Java_Windows_x64_V3.0。

下载地址：虹软官网开发者中心 https://ai.arcsoft.com.cn（https://ai.arcsoft.com.cn）。

JavaCV。是一款基于JavaCPP调用方式（JNI的一层封装），提供了在计算机视觉领域的封装库，封装了包含FFmpeg、OpenCV、tensorflow、caffe、tesseract、libdc1394、OpenKinect、videoInput和ARToolKitPlus等在内的计算机视觉领域的常用库和实用程序类。本文使用javacv-platform-1.5.1-bin版本。

下载地址：github https://github.com/bytedeco/javacv也可以通过Maven的方式下载必要的jar包。

Eclipse。一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。用于Java项目的工程化组织。本文使用Oxygen Release (4.7.0)。

下载地址：Eclipse官网 https://www.eclipse.org/downloads/
4) JDK。提供Java开发环境。本文使用jdk-8u181-windows-x64版本。

下载地址：Oracle官网https://www.oracle.com/java/
3 整体流程

整体流程包括各种初始化，启动RTSP视频流监测线程，启动人脸识别任务，如下图所示：

4 工程概况

创建一个常规的Java项目，引入必要的第三方jar包。

引入虹软人脸识别jar包。

arcsoft-sdk-face-3.0.0.0.jar

引入JavaCV必要的jar包。

artoolkitplus.jar

ffmpeg.jar

ffmpeg-windows-x86_64.jar

flandmark.jar

flycapture.jar

javacpp.jar

javacv.jar

leptonica.jar

libdc1394.jar

libfreenect.jar

libfreenect2.jar

librealsense.jar

openblas.jar

opencv.jar

tesseract.jar

videoinput.jar

引入log4j相关jar包。

slf4j-api-1.7.25.jar

slf4j-log4j12-1.7.25.jar

log4j-1.2.17.jar

Java工程结构如下图所示：

运行的时候，需要将虹软SDK核心DLL拷到jar包所在目录。

5 效果展示
工程以常规java项目运行，通过日志观察识别效果。打印识比对分值和人脸库的文件名。如下图所示：

6 核心代码说明
6.1 配置文件

#人脸识别相关参数

config.FaceAppId = 3D9hF3f4uNxgDGRkRr9PD6P7CbuSC1GrPe5dBnxxxxx

config.FaceSdkKey = 2aSheKNE4aMokrkRmn5qJ7kvPirhZM7YpDLx

config.FaceThreshold = 0.75

#人脸库图片所在路径

config.FaceLibPath = d:/facelib/

#rtsp视频流地址

config.RtspUrl = rtsp://192.168.0.100:554/live/camera

#执行任务的线程数量

config.ThreadNum = 16

AppId和SdkKey根据虹软开发者中心实际应用情况配置。配置项通过ConfigMgr类加载。

6.2 虹软人脸识别接口封装类

主要对核心方法进行封装，包括初始化、特征提取、特征比对，是对虹软SDK提供的接口进行封装。

初始化引擎代码：

public static boolean init(String _sAppID, String _sSdkKey){m_oFaceEngine = new FaceEngine();// 引擎激活int iFaceActiveCode = m_oFaceEngine.activeOnline(_sAppID, _sSdkKey);if (iFaceActiveCode != ErrorInfo.MOK.getValue() &&iFaceActiveCode != ErrorInfo.MERR_ASF_ALREADY_ACTIVATED.getValue()){logger.error("人脸识别引擎在线激活失败！（{}）", iFaceActiveCode);return false;}// 引擎配置EngineConfiguration oEngineConfiguration = new EngineConfiguration();oEngineConfiguration.setDetectMode(DetectMode.ASF_DETECT_MODE_IMAGE);oEngineConfiguration.setDetectFaceOrientPriority(DetectOrient.ASF_OP_0_ONLY);// 功能配置FunctionConfiguration oFunctionConfiguration = new FunctionConfiguration();oFunctionConfiguration.setSupportFaceDetect(true);oFunctionConfiguration.setSupportFaceRecognition(true);oFunctionConfiguration.setSupportAge(false);oFunctionConfiguration.setSupportGender(false);oEngineConfiguration.setFunctionConfiguration(oFunctionConfiguration);// 初始化引擎int iFaceInitCode = m_oFaceEngine.init(oEngineConfiguration);if (iFaceInitCode != ErrorInfo.MOK.getValue()){logger.error("人脸识别引擎初始化失败！（{}）", iFaceInitCode);return false;}return true;}

  提取特征代码：


public static FaceFeature getFaceFeature(byte[] _abyImageData){try{ImageInfo oImageInfo = ImageFactory.getRGBData(_abyImageData);List<FaceInfo> lstFaceInfo = new ArrayList<FaceInfo>();int iCode = m_oFaceEngine.detectFaces(oImageInfo.getImageData(), oImageInfo.getWidth(), oImageInfo.getHeight(), ImageFormat.CP_PAF_BGR24, lstFaceInfo);if (iCode != ErrorInfo.MOK.getValue()){logger.error("检测人脸失败（{}）", iCode);return null;}if (lstFaceInfo.isEmpty()){logger.error("检测人脸为空（{}）", iCode);return null;}FaceFeature oFaceFeature = new FaceFeature();iCode = m_oFaceEngine.extractFaceFeature(oImageInfo.getImageData(), oImageInfo.getWidth(), oImageInfo.getHeight(), ImageFormat.CP_PAF_BGR24, lstFaceInfo.get(0), oFaceFeature);if (iCode != ErrorInfo.MOK.getValue()){logger.error("提取人脸特征失败（{}）", iCode);return null;}return oFaceFeature;}catch (Exception e){logger.error(e.getMessage());return null;}}特征比对代码：public static float compare(FaceFeature _oFaceFeature1, FaceFeature _oFaceFeature2){float fSimilarity = 0.0f;try{FaceSimilar oFaceSimilar = new FaceSimilar();int iCode = m_oFaceEngine.compareFaceFeature(_oFaceFeature1, _oFaceFeature2, oFaceSimilar);if (iCode != ErrorInfo.MOK.getValue()){logger.error("人脸比对失败（{}）", iCode);return fSimilarity;}fSimilarity = oFaceSimilar.getScore();}catch (Exception e){logger.error(e.getMessage());}return fSimilarity;}

6.3 任务调度封装类

主要是通过JDK提供的线程池ScheduledExecutorService对程序中任务执行进行调度。

主要代码如下：

private ScheduledExecutorService svc;private boolean init;private TaskMgr(){svc = null;init = false;}/*** 初始化*/public void init(int _iThreadNum){svc = Executors.newScheduledThreadPool(_iThreadNum);init = true;}/*** 销毁*/public void destroy(){if (init){svc.shutdown();}}/*** 增加一个任务* @param _task 任务对象，实现Runnable接口*/public void pushTask(Runnable _task){svc.schedule(_task, 0, TimeUnit.MILLISECONDS);}

6.4 人脸库管理封装类

加载指定目录下的图片，提取特征保存到内存中形成人脸库，供1:N识别时进行遍历。

初始化代码：

public void init(String _faceLibPath){File fileDir = new File(_faceLibPath);if (fileDir.exists() && fileDir.isDirectory()){String[] children = fileDir.list();for (int i = 0; i < children.length; i++){File fileImage = new File(fileDir, children[i]);FaceFeature faceFeature = ArcfaceApi.getFaceFeature(fileImage);if (faceFeature != null){myFaceFeatureList.add(new MyFaceFeature(children[i], faceFeature));}}}logger.info("face lib size:{}", myFaceFeatureList.size());}

6.5 RTSP视频流抓帧线程类

该线程启动时一直运行，通过JavaCV定时抓帧，得到的图片启动一个任务提交到线程池，调用人脸库管理封装类进行识别。

创建帧抓取器

private void createGrabber(){try{grabber = FFmpegFrameGrabber.createDefault(rtspUrl);grabber.setFrameRate(frameRate);grabber.setVideoBitrate(bitRate);grabber.setImageWidth(frameWidth);grabber.setImageHeight(frameHeight);grabber.start();}catch  (Exception e){logger.error(e.getMessage());}}

定时抓帧保存为图片格式

private void startGrabber(){Java2DFrameConverter java2DFrameConverter = new Java2DFrameConverter();while (true){if (grabber == null){logger.info("连接rtsp：" + rtspUrl + "，开始创建grabber");createGrabber();}try{Frame frame = grabber.grabImage();if (frame != null){BufferedImage bi = java2DFrameConverter.getBufferedImage(frame);byte[] bytes = imageToBytes(bi, "jpg");if (bytes != null && bytes.length > 0){// 人脸检测TaskMgr.getInstance().pushTask(new FrameHandleTask(bytes));}}}catch (Exception e){logger.error(e.getMessage());if (grabber != null){try{grabber.stop();}catch (FrameGrabber.Exception ex){logger.error("grabber stop exception: " + ex.getMessage());}finally{grabber = null;}}}try{Thread.sleep(100);}catch (InterruptedException e){logger.error(e.getMessage());}}}

6.6 工程启动

   在Main方法中进行初始化，并启动线程。

public class ArcfaceRtspDemo{private final static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ArcfaceRtspDemo.class);public static void main(String[] args){// 加载配置文件ConfigMgr.getInstance().init();// 任务初始化TaskMgr.getInstance().init(ConfigMgr.getInstance().getThreadNum());// 人脸初始化boolean bRet = ArcfaceApi.init(ConfigMgr.getInstance().getFaceAppId(), ConfigMgr.getInstance().getFaceSdkKey());if (bRet){logger.info("Init Face success");MyFaceMgr.getInstance().init(ConfigMgr.getInstance().getFaceLibPath());}else{logger.error("Init Face error");}RtspFrameGrabberThread thread = new RtspFrameGrabberThread(ConfigMgr.getInstance().getRtspUrl());thread.start();}

7 结论

本文所介绍的方法，只是提供可行性验证，说明可以通过抓取RTSP视频帧调用虹软SDK进行人脸识别。可以作为商业项目的参考。在实际项目中，可以通过对相关参数的调整达到更好的性能。

8 源码下载

源码包含了完整的第三方库，所以比较大，上传到百度网盘提供下载。

链接：https://pan.baidu.com/s/1f3crf1x_2jq8uMm9DqVcZg

提取码：78jd

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