虹软人脸识别 – 采用数据库存取人脸特征数据
前几天有个朋友遇到了个问题，他在使用虹软的人脸识别引擎时，想更换一下人脸识别的存储方式，原本demo中使用的是文件的方式进行存储，而他想要通过数据库的方式进行存储。由于他刚接触Android不久，对数据库这块不甚了解，再加之听上去要存特征数据，听上去就很难的样子，可愁坏了他。其实虹软的人脸特征数据就是一个byte[]，存储起来还是相当方便的。我为他写了一个demo，顺便与大家分享一下，希望能帮到有需要的人，本文将分为以下几点讲述。
- 两种数据库存储方式
- 封装数据库操作接口
- ArcFaceDemo接入
一、两种数据库操作方式
方案一：使用原生数据库存储人脸特征数据
1. 建表
首先我们需要建一张表来存储特征数据，但是光存储特征数据还是不够的，不足以满足人脸识别的需要，因此我们还需要人脸姓名、人脸图片等数据。下面我创建了一个User表，以id为主键，并自增长，faceName用TEXT类型存储，把人脸图片与特征都用Blob存储。
注意：对于人脸库中人脸较多的场景，请将注册图存储至本地，数据库中仅保留文件路径，否则会占用很多内存。
public class FaceDatabaseHelper extends SQLiteOpenHelper {private static final String TAG = "FaceDatabaseHelper";public FaceDatabaseHelper(@Nullable Context context, @Nullable String name, @Nullable SQLiteDatabase.CursorFactory factory, int version) {super(context, name, factory, version);}@Overridepublic void onCreate(SQLiteDatabase db) {//创建Face表 ID 名字 照片 特征db.execSQL("CREATE TABLE IF NOT EXISTS Face" +"(id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, faceName TEXT, facePic Blob , faceFeature Blob)");//建库成功后给出提示Log.i(TAG, "dataBase Create Success");}@Overridepublic void onUpgrade(SQLiteDatabase db, int oldVersion, int newVersion) {}
}
2. 新增人脸数据
表已经建好了，接下来就是往表中插入数据，需要注意的是，这里的最后一个参数需要传入jpeg格式的数据。
public long addFace(String faceName, byte[] faceFeature, byte[] facePic) {//存人脸ContentValues values = new ContentValues();long index = -1;//写入表try {values.put("faceName", faceName);values.put("faceFeature", faceFeature);values.put("facePic", facePic);index = db.insert("Face", null, values);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}return index;}
3. 加载人脸数据
人脸数据已经成功的插入到了表中，接下来我们就需要将表内所有的数据加载到内存。
public ArrayList<FaceEntity> selectAllFaces() {ArrayList<FaceEntity> dataList = new ArrayList<>();Cursor cursor = db.query("Face", null, null, null, null, null, null);while (cursor.moveToNext()) {FaceEntity data = new FaceEntity();int id = cursor.getInt(cursor.getColumnIndex("id"));String faceName = cursor.getString(cursor.getColumnIndex("faceName"));byte[] facePic = cursor.getBlob(cursor.getColumnIndex("facePic"));byte[] faceFeature = cursor.getBlob(cursor.getColumnIndex("faceFeature"));data.setId(id);data.setFaceName(faceName);data.setFacePic(facePic);data.setFaceFeature(faceFeature);dataList.add(data);}cursor.close();return dataList;}
4. 清空人脸数据
支持删除所有人脸或单张人脸。
public void deleteAllFace() {db.execSQL("delete from Face");
}
public void deleteFaceById(int id) {db.delete("Face", "id=?", new String[]{"" + id});
}
方案二：使用Room框架存储人脸特征数据
上面使用的是原生数据库操作接口，这边还提供一种使用Android官方推荐的Room框架操作数据库的示例。
1. 添加依赖
首先我们要在app下的build.gradle文件内添加room的依赖。
implementation 'android.arch.persistence.room:runtime:1.1.1'
annotationProcessor 'android.arch.persistence.room:compiler:1.1.1'
2. 建表
Room的数据库操作相比于原生的方式来说简单的多，只需要对实体类进行注解即可。
注意：对于人脸库中人脸较多的场景，请将注册图存储至本地，数据库中仅保留文件路径，否则会占用很多内存。
// entity声明定义，并且指定了映射数据表明
@Entity(tableName = "Face")
public class FaceEntity {// 设置主键，并且定义自增增@PrimaryKey(autoGenerate = true)public int id;// 字段映射具体的数据表字段名@ColumnInfo(name = "faceName")private String faceName;@ColumnInfo(name = "faceFeature")private byte[] faceFeature;@ColumnInfo(name = "facePic")private byte[] facePic;// getter/setter就不贴了...
}
3. 建库
每次打开数据库文件都会产生比较大的开销，所以将FaceRoomDatabase设计成单例。
//注解指定了database的表映射实体数据以及版本等信息
@Database(entities = {FaceEntity.class}, version = 1)
public abstract class FaceRoomDatabase extends RoomDatabase {//RoomDatabase提供直接访问底层数据库实现，我们通过定义抽象方法返回具体Dao//然后进行数据库增删该查的实现。public abstract FaceDao userDao();private static volatile FaceRoomDatabase instance;public static FaceRoomDatabase getInstance(Context context) {if (instance == null) {synchronized (FaceRoomDatabase.class) {if (instance == null) {instance = Room.databaseBuilder(context.getApplicationContext(), FaceRoomDatabase.class, "RoomFaceDB.db").build();}}}return instance;}
}
4. 数据库操作
基于Room框架的数据库操作较为简单，就不一一例举，统一放在一起进行说明。
@Dao
public interface FaceDao {//返回Long数据表示，插入条目的主键值（uid）@InsertLong addFace(FaceEntity user);//获取所有人脸数据@Query("SELECT * FROM Face")List<FaceEntity> getAllFace();//删除所有人脸数据@Query("DELETE FROM Face")int deleteAll();//删除指定人脸@Deleteint delete(FaceEntity user);
}
二、封装数据库操作接口
2.1 接口声明
为了代码切换更便捷，能够在代码中快速切换使用Room或直接使用SQLite进行数据库操作：
// ROOM方式private static FaceDatabaseAccessObject dao = new RoomFaceDao();// 直接使用SQLite方式
// private static FaceDatabaseAccessObject dao = new SQLiteFaceDao();
我们可以预先定义一套接口FaceDatabaseAccessObject：
public interface FaceDatabaseAccessObject {/*** 初始化*/void init();/*** 插入一个人脸** @param userEntity 人脸信息* @return index*/long insert(FaceEntity userEntity);/*** 获取所有人脸** @return 所有人脸*/List<FaceEntity> getAll();/*** 清空所有人脸*/void clearAll();/*** 回收资源操作*/void release();
}
2.2 SQLite实现FaceDatabaseAccessObject接口
public class SQLiteFaceDao implements FaceDatabaseAccessObject {private static FaceDatabaseManager faceDataBaseManager;@Overridepublic void init() {faceDataBaseManager = new FaceDatabaseManager(ArcFaceApp.getApplication());}@Overridepublic long insert(FaceEntity userEntity) {if (faceDataBaseManager == null) {return -1;}return faceDataBaseManager.addFace(userEntity.getFaceName(), userEntity.getFaceFeature(), userEntity.getFacePic());}@Overridepublic List<FaceEntity> getAll() {if (faceDataBaseManager == null) {return null;}return faceDataBaseManager.selectAllFaces();}@Overridepublic void clearAll() {if (faceDataBaseManager == null) {return;}faceDataBaseManager.deleteAllFace();}@Overridepublic void release() {if (faceDataBaseManager == null) {return;}faceDataBaseManager.release();}
}
2.3 ROOM实现FaceDatabaseAccessObject接口
public class RoomFaceDao implements FaceDatabaseAccessObject {private static FaceDao dao;private FaceRoomDatabase appDatabase;@Overridepublic void init() {appDatabase = FaceRoomDatabase.getInstance(ArcFaceApp.getApplication());dao = appDatabase.userDao();}@Overridepublic long insert(FaceEntity userEntity) {return dao == null ? -1 : dao.addFace(userEntity);}@Overridepublic List<FaceEntity> getAll() {return dao == null ? null : dao.getAllFace();}@Overridepublic void clearAll() {if (dao == null) {return;}dao.deleteAll();}@Overridepublic void release() {if (appDatabase != null) {appDatabase.close();}}
}
三、ArcFaceDemo接入
数据库操作已经实现，接下来就要实际运用到项目中，首先是人脸注册，我们直接修改Demo中FaceServer类的register方法。
3.1 注册
// 创建一个头像的Bitmap，存放旋转结果图
Bitmap headBmp = getHeadImage(bgr24, width, height, faceInfoList.get(0).getOrient(), cropRect, ArcSoftImageFormat.BGR24);
// 录入人脸
ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
headBmp.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 50, baos);
byte[] facePic = baos.toByteArray();FaceEntity user = new FaceEntity();
user.setFaceName(userName);
user.setFaceFeature(faceFeature.getFeatureData());
user.setFacePic(facePic);
dao.insert(user);
3.2 查询
上面我们已经完成了注册，接下来就是查询，由于Room不推荐在主线程中进行UI操作，我们新创建一个线程，将原本Demo中的initFaceList替换为initFaceListByDataBase。
private void initFaceListByDataBase() {new Thread(new Runnable() {@Overridepublic void run() {faceRegisterInfoList = new ArrayList<>();List<FaceEntity> userTableList = dao.getAll();for (FaceEntity userInfo : userTableList) {faceRegisterInfoList.add(new FaceRegisterInfo(userInfo.getFaceFeature(), userInfo.getFaceName(), userInfo.getFacePic()));}}}).start();}
3.3 删除
删除人脸同样属于IO操作，推荐放在子线程中处理。
public int clearAllFaces(Context context) {synchronized (this) {if (context == null) {return 0;}int number = 0;if (faceRegisterInfoList != null) {number = faceRegisterInfoList.size();faceRegisterInfoList.clear();}new Thread(new Runnable() {@Overridepublic void run() {dao.clearAll();}}).start();return number;}}
3.4 显示
由于原本图片的加载模式是加载本地文件，而现在图片是直接存储在数据库的，因此需要对CompareResult进行修改，同时要对FaceSearchResultAdapter的图片加载做一些修改。
public class CompareResult {private String userName;private float similar;private int trackId;private byte[] facePic;public CompareResult(String userName, float similar) {this.userName = userName;this.similar = similar;}public CompareResult(String userName, float similar, byte[] facePic) {this.userName = userName;this.similar = similar;this.facePic = facePic;}
}
public CompareResult getTopOfFaceLib(FaceFeature faceFeature) {//......//.....if (maxSimilarIndex != -1) {//return new CompareResult(faceRegisterInfoList.get(maxSimilarIndex).getName(), maxSimilar);return new CompareResult(faceRegisterInfoList.get(maxSimilarIndex).getName(), maxSimilar, faceRegisterInfoList.get(maxSimilarIndex).getFacePic());}return null;
}
FaceSearchResultAdapter内修改注册照显示的图像加载。
@Override
public void onBindViewHolder(@NonNull CompareResultHolder holder, int position) {if (compareResultList == null) {return;}
// File imgFile = new File(FaceServer.ROOT_PATH + File.separator + FaceServer.SAVE_IMG_DIR + File.separator + compareResultList.get(position).getUserName() + FaceServer.IMG_SUFFIX);
// Glide.with(holder.imageView)
// .load(imgFile)
// .into(holder.imageView);Glide.with(holder.imageView).load(compareResultList.get(position).getFacePic()).into(holder.imageView);holder.textView.setText(compareResultList.get(position).getUserName());
}
3.5 效果
至此为止我们已经搭建好数据库，并且完成了识别界面相关的代码修改，下面是实际运行的效果。
四、附录
本文通过两种数据库操作方式介绍了人脸特征数据的存取，供大家参考，若有不对的地方，请大家指正！
如果对您有所帮助，可以为我的demo点个star！
提示：本文示例代码在使用前需先修改com.arcsoft.arcfacedemo.common.Constants.java中的APP_ID与SDK_KEY。
源码地址：https://github.com/1244975831/ArcFaceDemoDatabase