基于中科院seetaface2进行封装的JAVA人脸识别算法库，支持人脸识别、1:1比对、1:N比对。 seetaface2：https://github.com/seetaface/SeetaFaceEngine2
1、下载model（ https://pan.baidu.com/s/1HJj8PEnv3SOu6ZxVpAHPXg ） 文件到本地，并解压出来；
2、下载doc目录中对应的lib包到本地并解压：Windows(64位)环境下载lib-win-x64.zip、Linux(64位)下载lib-linux-x64.tar.bz2，Linux环境还需要安装依赖库；
sudo apt-get install libopenblas-dev libprotobuf-dev libssl-dev3、将src/main/resources/中的seetaface.properties文件放到项目的resources根目录中；
#linux系统中依赖的lib名称
libs=holiday,SeetaFaceDetector200,SeetaPointDetector200,SeetaFaceRecognizer200,SeetaFaceCropper200,SeetaFace2JNI
#Windows系统中依赖的lib名称
#libs=libgcc_s_sjlj-1,libeay32,libquadmath-0,ssleay32,libgfortran-3,libopenblas,holiday,SeetaFaceDetector200,SeetaPointDetector200,SeetaFaceRecognizer200,SeetaFaceCropper200,SeetaFace2JNI
#lib存放目录
libs.path=/usr/local/seetaface2/lib
#model存放目录
bindata.dir=/usr/local/seetaface2/bindata
5、将seetafaceJNI-1.1.jar和依赖包导入到项目中，pom如下:
可以引入源码也可以引入jar包
<dependency>
<groupId>com.lzw</groupId>
<artifactId>seetafaceJNI</artifactId>
<version>1.1</version>
<!--<scope>system</scope>-->
<!--<systemPath>${project.basedir}/lib/seetafaceJNI-1.1.jar</systemPath>-->
</dependency>如果引入jar包，maven打包时请将jar包添加的自己本地的maven仓库，否则jar包不会被打包进去
mvn install:install-file -DgroupId=com.lzw -DartifactId=seetafaceJNI -Dversion=1.1 -Dpackaging=jar -Dfile=seetafaceJNI-1.1.jar6、调用FaceHelper中的方法。
所有方法都封装到了FaceHelper工具类中
/**
* 人脸比对
*
* @param img1
* @param img2
* @return 相似度
*/
float compare(File img1, File img2);
float compare(byte[] img1, byte[] img2);
float compare(BufferedImage image1, BufferedImage image2);
/**
* 注册人脸（会裁剪图片）
* @param img 人脸照片
* @return 人脸在人脸库的下标(需自己存储、人脸搜索时返回下标及相似度)
*/
int register(byte[] img);
/**
* 注册人脸（不裁剪图片）
* @param image 人脸照片
* @return 同上
*/
int register(BufferedImage image)
/**
* 搜索人脸
* @param img 人脸照片
* @return 返回最相似的人脸在人脸库的下标及相似度
*/
RecognizeResult search(byte[] img);
RecognizeResult search(BufferedImage image);
/**
* 人脸提取（裁剪）
* @param img
* @return return cropped face
*/
BufferedImage crop(byte[] img);
BufferedImage crop(BufferedImage image);
/**
* 人脸识别
* @param img
* @return
*/
SeetaRect[] detect(byte[] img);
SeetaRect[] detect(BufferedImage image);
/**
* 人脸识别(包含5个特征点位置)
* @param image
* @return
*/
FaceLandmark detectLandmark(BufferedImage image);
/**
* 清除人脸库数据
*/
void clear();
示例代码：1:1人脸比对
@org.junit.Test
public void testCompare() throws Exception {
String img1 = "D:\\faces\\hg1.jpg";
String img2 = "D:\\faces\\hg2.jpg";
System.out.println("result:"+FaceHelper.compare(new File(img1), new File(img2)));
}示例代码：1:N人脸搜索 先调用FaceHelper.register()方法将人脸图片注册到seetaface2的人脸库(内存)中 、目前人脸库最大支持存放500张，如果无法满足需求可以联系中科院进行商务合作
@org.junit.Test
public void testSearch() throws IOException {
SeetafaceBuilder.build();//系统启动时先调用初始化方法
//等待初始化完成
while (SeetafaceBuilder.getFaceDbStatus() == SeetafaceBuilder.FacedbStatus.LOADING || SeetafaceBuilder.getFaceDbStatus() == SeetafaceBuilder.FacedbStatus.READY) {
try {
Thread.sleep(100);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
//将人脸图片注册到人脸库中
//将D:\faces目录下的jpg、png图片都注册到人脸库中
Collection<File> files = FileUtils.listFiles(new File("D:\\faces"), new String[]{"jpg", "png"}, false);
try {
for (File file : files) {
//注册时返回的图片在人脸库中的下标请自己存储 搜索时返回下标及相似度
int index = FaceHelper.register(FileUtils.readFileToByteArray(file));
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
long l = System.currentTimeMillis();
RecognizeResult result = FaceHelper.search(FileUtils.readFileToByteArray(new File("D:\\faces\\hg.jpg")));
System.out.println("搜索结果：index=>" + result.index + " similar=>"+result.similar+"， 耗时：" + (System.currentTimeMillis() - l));
}