本SDK開發(fā)指南指導(dǎo)您如何安裝和配置開發(fā)環(huán)境，如何通過調(diào)用 SDK 提供的接口函數(shù)（API）進(jìn)行二次開發(fā)與系統(tǒng)集成。 用戶按照要求調(diào)用SDK提供的API即可實(shí)現(xiàn)使用 人臉檢測(cè)/跟蹤、活體識(shí)別、人臉識(shí)別等服務(wù)的目的。

1. 主要返回參數(shù)

public static final int SUCCESS = 0; //執(zhí)行接口返回成功

public static final int ERROR_INVALID_PARAM = -1; //非法參數(shù)

public static final int ERROR_TOO_MANY_REQUESTS = -2; //太多請(qǐng)求

public static final int ERROR_NOT_EXIST = -3; //不存在

public static final int ERROR_FAILURE = -4; // 執(zhí)行接口返回失敗

2. FaceInfo 人臉信息

public class FaceInfo { public Rect mRect;//人臉方框 public FaceAttribute mAttr;//人臉屬性 public FaceQuality mQuality;//人臉質(zhì)量 public Landmark mLandmark;//用于存儲(chǔ)5個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)值，依次是左眼、右眼、鼻子、左側(cè)嘴唇、右側(cè)嘴唇。 }

3. FaceAttribute 人臉屬性

public class FaceAttribute { public int mGender;//性別 0：男性；1：女性 public int mEmotion;//表情 0：平靜；1：高興 public int mAge;//年齡 }

4. FaceQuality 人臉質(zhì)量

public class FaceQuality { public float mScore;//人臉質(zhì)量的置信度 public float mLeftRight;//左右角度 public float mUpDown;//上下角度 public float mHorizontal;//水平角度 public float mClarity;//圖片清晰度 public float mBright;//亮度 }

5. 構(gòu)造函數(shù)

static FaceAPP GetInstance（）

功能???獲取單例的對(duì)象，人臉識(shí)別類采用單例模式，一個(gè)類Class只有一個(gè)實(shí)例存在

參數(shù)???無

返回值??FaceAPP類型的對(duì)象

實(shí)例代碼 ：

private FaceAPP face = FaceAPP.GetInstance（）;

6. 識(shí)別人臉特征

int Recognize（ Image image， float featureArray ［］［512］， int size， List faceinfos， int［］ res ）

功能???識(shí)別提交的Image中的人臉特征，然后和featureArray里這些特征數(shù)組進(jìn)行比較，找出其中相似度

???????最高的返回特征數(shù)組的二維數(shù)組的索引值

參數(shù)???image ： 人臉圖片

??????featureArray ： 特征數(shù)組的二維數(shù)組，特征值數(shù)組是存儲(chǔ)人臉特征信息的數(shù)組，由512個(gè)float組成。

??????size ： 特征數(shù)組的二維數(shù)組大小

??????faceinfos ： FaceInfo 清單?！队糜诒４娣祷厝四樤趫D片中的信息》

??????res： 執(zhí)行結(jié)果，未發(fā)現(xiàn)人臉返回 ERROR_INVALID_PARAM，

????????image中人臉不在feature數(shù)組中返回 ERROR_NOT_EXIST， 》=0特征數(shù)組的索引

返回值??執(zhí)行成功 SUCCESS

??????執(zhí)行失敗 ERROR_FAILURE

實(shí)例代碼 ：

float［］［］ featurelist = new float［］［］; //存儲(chǔ)特征值的數(shù)組 int size = featurelist.lenth; int［］ ret = new int［1］; byte［］ tmpPos = new byte［1024］; FaceAPP.Image image = FaceAPP.GetInstance（）.new Image（）; image.matAddrframe = mRgbaFrame.getNativeObjAddr（）; face.Recognize（ image， featurelist， size， tmpPos， res ）;

7. 識(shí)別人臉特征（根據(jù)特征值）

int Recognize（ float［］ feature， float featureArray ［］［512］， int size， float［］ high， int［］ res ）

功能???根據(jù)已經(jīng)存在的人臉特征，然后和featureArray里這些特征數(shù)組進(jìn)行比較，找出其中相似度

??????最高的返回特征數(shù)組的二維數(shù)組的索引值，返回相似度得分值。

參數(shù)???feature ： 特征數(shù)組

??????featureArray ： 特征數(shù)組的二維數(shù)組，特征值數(shù)組是存儲(chǔ)人臉特征信息的數(shù)組，

????????由512個(gè)float組成。

??????size ： 特征數(shù)組的二維數(shù)組大小

??????high ： float［］型，返回最大得分值

??????res ： 執(zhí)行結(jié)果，未發(fā)現(xiàn)人臉返回 ERROR_INVALID_PARAM，

???????image中人臉不在feature數(shù)組中返回 ERROR_NOT_EXIST，

???????》=0特征數(shù)組的索引號(hào)

返回值

??????執(zhí)行成功 SUCCESS ??????執(zhí)行失敗 ERROR_FAILURE

實(shí)例代碼 ：

float［］［］ featurelist = new float［］［］; //存儲(chǔ)特征值的數(shù)組 int size = featurelist.lenth; int［］ ret = new int［1］; byte［］ tmpPos = new byte［1024］; float［］ feature; float［］ high = float［1］; FaceAPP.Image image = FaceAPP.GetInstance（）.new Image（）; image.matAddrframe = mRgbaFrame.getNativeObjAddr（）; face.Recognize（ feature， featurelist， size， high， tmpPos， res ）;

8. 檢測(cè)人臉

int Detect（ Image image， List faceinfos， int［］ res ）

功能???檢測(cè)提交的圖片中的是否有人臉

參數(shù)???image ： 人臉圖片，用于檢測(cè)的圖片

??????faceinfos ： FaceInfo 清單?！队糜诒４娣祷厝四樤趫D片中的信息》

??????res ： 執(zhí)行結(jié)果，未發(fā)現(xiàn)人臉返回 ERROR_INVALID_PARAM

返回值

??????執(zhí)行成功 SUCCESS

??????執(zhí)行失敗 ERROR_FAILURE

實(shí)例代碼 ：

int［］ ret = new int［1］; byte［］ tmpPos = new byte［1024］;//byte數(shù)組用于存位置信息 FaceAPP.Image image = FaceAPP.GetInstance（）.new Image（）; //初始化 image.matAddrframe = mRgbaFrame.getNativeObjAddr（）; //image賦值 if（ success = face.Detect（ image， tmpPos， res ） ）{ //to do };

9. 比較特征數(shù)據(jù)

int Compare（ float［］ origin， float［］ chose， float score ）

功能???用于比較兩個(gè)feature值相似度

參數(shù)???origin ： 待比較feature數(shù)組

??????chose ： 用于比較的feature數(shù)組

??????score ： origin和chose比較的相似度

返回值

??????執(zhí)行成功 SUCCESS

??????執(zhí)行失敗 ERROR_FAILURE

實(shí)例代碼 ：

float score; float［］ origin = new float［512］; Float［］ chose = new float［512］; face.Compare（ origin， chose， score ）;

10. 雙目帶有活體的提取人臉特征

int GetFeature（ Image image， Image grayImage， float［］ feature， List faceinfos， int［］ res ）

功能???獲取image中的人臉特征值數(shù)組，特征值數(shù)組是存儲(chǔ)人臉特征信息的數(shù)組，

??????由512個(gè)float型數(shù)字組成，只獲取圖片中一個(gè)人的特征，多于一人會(huì)返回錯(cuò)誤信息。

參數(shù)???image ： 人臉圖片，用于檢測(cè)的圖片

??????grayImage ： 紅外攝像頭獲取的圖片

??????feature ： 存儲(chǔ)image中檢測(cè)到的人臉特征信息，無人臉返回空數(shù)組

??????faceinfos ： FaceInfo 清單?！队糜诒４娣祷厝四樤趫D片中的信息》

??????res ： 執(zhí)行結(jié)果，未發(fā)現(xiàn)人臉返回 ERROR_INVALID_PARAM

返回值

??????SUCCESS ： 正確獲取人臉信息

??????ERROR_FAILURE ： 未獲取到人臉信息

實(shí)例代碼 ：

float［］ feature = new float［512］; int［］ ret = new int［1］; byte［］ tmpPos = new byte［1024］; //byte數(shù)組用于存位置信息 ret = face.GetFeature（ image， grayImage， feature， tmpPos， res）; if（ ret == SUCCESS ）{ //to do 成功獲取到活體人臉特征值 }

11. 活體檢測(cè)

int DetectLiveness（Image image， List faceinfos， int［］ res）

功能???檢測(cè)識(shí)別活體和非活體。

參數(shù)???image ： 彩色人臉圖片，用于檢測(cè)和識(shí)別的圖片。

??????faceinfos ： FaceInfo 清單?！队糜诒４娣祷厝四樤趫D片中的信息》

??????res ： 執(zhí)行結(jié)果，未發(fā)現(xiàn)人臉返回 ERROR_INVALID_PARAM

返回值

??????SUCCESS ： 是活體

??????ERROR_FAILURE ： 非活體

實(shí)例代碼 ：

int［］ ret=new int［1］; ret= face.DetectLiveness（image，grayImage ，tmpPos，res）; if（ret== SUCCESS）{ //to do 活體檢測(cè)成功 }

12. 雙目活體檢測(cè)

int GetDetectLiveness（Image image， Image grayImage， List faceinfos， int［］ res）

功能???檢測(cè)識(shí)別活體和非活體。

參數(shù)???image ： 彩色人臉圖片，用于檢測(cè)和識(shí)別的圖片。

??????grayImage ：紅外攝像頭獲取的圖片。

??????faceinfos ： FaceInfo 清單?！队糜诒４娣祷厝四樤趫D片中的信息》

??????res ： 執(zhí)行結(jié)果，未發(fā)現(xiàn)人臉返回 ERROR_INVALID_PARAM

返回值

??????SUCCESS ： 是活體

??????ERROR_FAILURE ： 非活體

實(shí)例代碼 ：

int［］ ret=new int［1］; ret= face.GetDetectLiveness（image，grayImage ，tmpPos，res）; if（ret== SUCCESS）{ //to do 活體檢測(cè)成功 }

13. 雙目校準(zhǔn)

int Calibration（ Image image， Image grayImage， float［］ scale， int［］ Rect， int［］ res ）;

功能???對(duì)紅外和普通光組成的雙攝像頭識(shí)別進(jìn)行校準(zhǔn)，要求1個(gè)人在最佳位置（0.8-1米）站定，

??????大約需要校驗(yàn)20次，得到人臉框修正參數(shù)用于人臉畫框，

??????返回紅外攝像頭相對(duì)普通光的顯示區(qū)域坐標(biāo)，該區(qū)域是有效識(shí)別和活體檢測(cè)區(qū)域

參數(shù)???image ： 輸入紅外圖像

??????grayImage ： 輸入彩色圖像

??????scale ： 輸出 人臉框修正參數(shù)

??????rect ： 輸出紅外圖像與彩色圖像重疊區(qū)域（紅外圖像在彩色圖像的對(duì)應(yīng)區(qū)域/推薦的檢測(cè)區(qū)域）

??????res ： 執(zhí)行結(jié)果，未發(fā)現(xiàn)人臉返回 ERROR_INVALID_PARAM

返回值

??????SUCCESS ： 正確校準(zhǔn)

??????ERROR_FAILURE ： 校準(zhǔn)失敗

實(shí)例代碼 ：

int［］ ret = new int［1］; float［］ scale = new float［1］; int［］ rect = new int［4］; ret = face.Calibration（ image， grayimage， scale， rect， res ）; if（ ret == SUCCESS ）{ //to do 校準(zhǔn)成功 }

14. 設(shè)備激活一

int AuthorizedDevice（ String uidStr， String password， Context activity ）

功能???設(shè)備激活

參數(shù)???uidStr ： OEMID號(hào)+合同號(hào)

??????password ： 用戶密碼

返回值

??????0 ： 鑒權(quán)成功

實(shí)例代碼 ：

String oem_id = “1000000000000001”;//OEMID String contract_id = “0001”;//合同號(hào) String password = “0123456789abcdef0123456789abcdef”; //初始授權(quán)密碼 String uidStr = oem_id + contract_id; int res = face.AuthorizedDevice（ uidStr， password， LoginActivity.this ）;

15. 設(shè)備激活二

int fireflyInit（Context context， String uidStr， String password）

功能???設(shè)備激活，這個(gè)接口是firefly一個(gè)臨時(shí)接口，可以永久激活設(shè)備，該接口到后面可能會(huì)被移除，

??????如果后續(xù)開發(fā)文檔中沒有該接口說明，則已被移除。開發(fā)文檔以開源Demo中的文檔為準(zhǔn)。

參數(shù)???uidStr ： OEMID號(hào)+合同號(hào)

??????password ： 用戶密碼

返回值

??????0 ： 鑒權(quán)成功

實(shí)例代碼 ：

String oem_id = “1000000000000001”;//OEMID String contract_id = “0001”;//合同號(hào) String password = “0123456789abcdef0123456789abcdef”; //初始授權(quán)密碼 String uidStr = oem_id + contract_id; int res =face.fireflyInit（LoginActivity.this， uidStr， password）;

16. 設(shè)備激活三

int AuthorizedDeviceUserPassword（String uidStr， String password， Context context， String userPassword）

功能???設(shè)備激活，這個(gè)接口主要用于帶有用戶密碼的激活方式。

參數(shù)???uidStr ： OEMID號(hào)+合同號(hào)

??????password ： 授權(quán)密碼

??????userPassword：用戶密碼

返回值

??????0 ： 鑒權(quán)成功

實(shí)例代碼 ：

String oem_id =“1000000000000001”;//OEMID String contract_id =“0001”;//合同號(hào) String password = “0123456789abcdef0123456789abcdef”;//初始授權(quán)密碼 String userPassword =“012345678912”;//授權(quán)密碼; String uidStr = oem_id+contract_id; int res =face. AuthorizedDeviceUserPassword（uidStr，password， LoginActivity.this，userPassword）;

17. 獲取鑒權(quán)激活狀態(tài)值

int getAuthStatus（）

功能???獲取鑒權(quán)激活狀態(tài)值

參數(shù)???無

返回值

??????0 ： 鑒權(quán)成功

實(shí)例代碼 ：

int res = face.getAuthStatus（）;

18. 提取人臉特征

int GetFeature（ Image image， float［］ feature， List faceinfos， int［］ res ）

功能???獲取image中的人臉特征值數(shù)組，特征值數(shù)組是存儲(chǔ)人臉特征信息的數(shù)組，

??????由512個(gè)float型數(shù)字組成，只獲取圖片中一個(gè)人的特征。

參數(shù)???image ： 人臉圖片，用于檢測(cè)的圖片

??????feature ： 存儲(chǔ)image中檢測(cè)到的人臉特征信息，無人臉返回空數(shù)組

??????faceinfos ： FaceInfo 清單?！队糜诒４娣祷厝四樤趫D片中的信息》

??????res ： 執(zhí)行結(jié)果，未發(fā)現(xiàn)人臉返回 ERROR_INVALID_PARAM

返回值

??????SUCCESS ： 正確獲取人臉信息

??????ERROR_FAILURE ： 未獲取到人臉信息

實(shí)例代碼 ：

float［］ feature = new float［512］; int［］ ret = new int［1］; byte［］ tmpPos = new byte［1024］; //byte數(shù)組用于存位置信息 ret = face.GetFeature（ image， feature， tmpPos， res ）; if（ ret == SUCCESS ）{ //to do 成功獲取到人臉特征值 }

19. 提取人臉特征（根據(jù)人臉坐標(biāo)信息）

int GetFeature（ Image image， FaceInfo detectInfo， float［］ feature， int［］ res ）

功能???根據(jù)傳入的人臉和關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)信息，獲取image中的人臉特征值數(shù)組，

??????特征值數(shù)組是存儲(chǔ)人臉特征信息的數(shù)組，由512個(gè)float型數(shù)字組成，

??????只獲取圖片中一個(gè)人的特征。

參數(shù)???image ： 人臉圖片，用于檢測(cè)的圖片

??????detectInfo ： 檢測(cè)到的人臉信息，用于人臉特征提取

??????feature ： 存儲(chǔ)image中檢測(cè)到的人臉特征信息，無人臉返回空數(shù)組

??????res ： 執(zhí)行結(jié)果，未發(fā)現(xiàn)人臉返回 ERROR_INVALID_PARAM

返回值

??????SUCCESS ： 正確獲取人臉信息

??????ERROR_FAILURE ： 未獲取到人臉信息

實(shí)例代碼 ：

float［］ feature = new float［512］; int［］ ret = new int［1］; float［］ detectinfo = new float［］{ x0， y0， x1， y1， landmarkx0， landmarky0， landmarkx1， landmarky1， landmarkx2， landmarky2， landmarkx3， landmarky3， landmarkx4， landmarky4 } byte［］ tmpPos = new byte［1024］; //byte數(shù)組用于存位置信息 ret = face.GetFeature（ image， detectinfo， feature， res ）; if（ ret == SUCCESS ）{ //to do 成功獲取到人臉特征值 }

20. 提取人臉特征（根據(jù)圖片文件）

float［］ GetFeature（String path， List faceinfos）

功能???根據(jù)傳入的圖片文件路徑，獲取image中的人臉特征值數(shù)據(jù)。

參數(shù)???path ：人臉圖片文件的絕對(duì)路徑

??????faceinfos ： FaceInfo 清單?！队糜诒４娣祷厝四樤趫D片中的信息》

返回值

??????Float［］ ： 人臉特征值數(shù)組

實(shí)例代碼 ：

int ret = this.FaceGetFeatureFromAddr（addr， feature， mFaceInfos， policy）; if （ret == -1） { return null; } else { faceInfos.addAll（Arrays.asList（this.mFaceInfos）.subList（0，ret））; return this.feature; }

21. 提取人臉關(guān)鍵點(diǎn)

int GetLandmark （ Image image， float［］ landmark， int［］ res ）

功能???獲取人臉關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)信息

參數(shù)???Image ： 人臉圖片，用于提取人臉關(guān)鍵點(diǎn)信息的圖片，只提取一個(gè)人的關(guān)鍵點(diǎn)信息

??????Landmark ： 用于存儲(chǔ)5個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)值，依次是左眼，右眼，鼻子，左側(cè)嘴唇，右側(cè)嘴唇

??????res ： 執(zhí)行結(jié)果，未發(fā)現(xiàn)人臉返回 ERROR_INVALID_PARAM

返回值

??????SUCCESS ： 正確獲取人臉關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)信息

??????ERROR_FAILURE ： 未獲取到人臉關(guān)鍵點(diǎn)信息

實(shí)例代碼 ：

float［］ landmark = new float［10］; int［］ ret = new int［1］; ret = face.GetLandmark（ image， landmark， res）; if（ ret == SUCCESS ）{ }

22. 人臉質(zhì)量提取

FaceInfo getQuality（long matAddrframe）

功能???傳入圖像，返回圖像中人臉位置和最大一張人臉的質(zhì)量信息。

參數(shù)???matAddrframe ： 保存在Mat中圖像地址

返回值

??????FaceInfo ： 用于保存返回人臉在圖片中的信息

實(shí)例代碼 ：

Faceinfo faceinfo=new Faceinfo（）; faceinfo=face.getQuality（matAddrframe）; if（faceinfo！=null）{ }

23. 參數(shù)設(shè)置

bool SetParameter（ const String［］ name， float value［］ ）

功能???設(shè)置輸入的參數(shù)名和對(duì)應(yīng)數(shù)值

參數(shù)???char［］ name ： 參數(shù)的名字

??????a ： a參數(shù)值 內(nèi)部參數(shù)，按示例設(shè)置，請(qǐng)不要隨意修改

??????b ： b參數(shù)值 內(nèi)部參數(shù)，按示例設(shè)置，請(qǐng)不要隨意修改

??????c ： c參數(shù)值 內(nèi)部參數(shù)，按示例設(shè)置，請(qǐng)不要隨意修改

??????d ： d參數(shù)值 內(nèi)部參數(shù)，按示例設(shè)置，請(qǐng)不要隨意修改

??????factor ： 檢測(cè)人臉放大比例 內(nèi)部參數(shù)，按示例設(shè)置，請(qǐng)不要隨意修改

??????min_size ： 最小人臉框大小 范圍 32-80

??????faceclarity ： 照片清晰度閾值 范圍 建議200-400

??????perfoptimize ： 是否優(yōu)化效果 范圍 0或1

??????livenessdetect ： 是否活體檢測(cè) 范圍0-1

??????gray2colorscale ： 雙目活體檢測(cè)比值 范圍 0.1-0.5

??????frame_num ： 優(yōu)化的幀數(shù)，范圍20-40

??????quality_thresh ： 圖片質(zhì)量閥值，建議范圍0.7-0.8

??????mode ： 工作模式 0 閘機(jī) 1 門禁

??????facenum ： 檢測(cè)最大人臉數(shù)，最多支持檢測(cè)3張人臉識(shí)別1張臉，范圍1-3

??????value［］ ： 參數(shù)的數(shù)值（可能多個(gè)）

返回值??參數(shù)設(shè)置是否成功

實(shí)例代碼 ：

String［］ name = { “a”， “b”，“c”， “d”， “factor”， “min_size”， “clarity”， “perfoptimize”， “l(fā)ivenessdetect”， “gray2colorscale”， “frame_num”， “qualit_thresh”， “mode”， “facenum” }; double［］ value = {0.9， 0.9， 0.9， 0.715， 0.6， 64， 400， 1， 0， 0.5， 20， 0.8， 1， 1 }; face.SetParameter（ name， value ）;

24. 參數(shù)設(shè)置（參數(shù)可變長(zhǎng)度）

bool SetParameters（ String［］ name， float value［］ ）

功能???可變長(zhǎng)度的設(shè)置輸入的參數(shù)名和對(duì)應(yīng)數(shù)值

參數(shù)???char［］ name ： 參數(shù)的名字（》=1），詳情見14，

??????value［］ ： 參數(shù)的數(shù)值（》=1個(gè)）

返回值??參數(shù)設(shè)置是否成功

實(shí)例代碼 ：

String［］ name = { “perfoptimize”， “l(fā)ivenessdetect”， “frame_num”， “quality_thresh”， “mode”， “facenum” }; double［］ value = { 1， 0， 20， 0.8， 1， 1 }; face.SetParameter（ name， value ）;

25. 獲取版本信息

public String GetVersion（）

功能???獲取當(dāng)前SDK版本的信息

參數(shù)???無

返回值??返回當(dāng)前版本信息的字符串

實(shí)例代碼 ：

Face.GetVersion（）;

26. 獲取底層庫信息

public String GetFacelibVersion（）

功能???獲取當(dāng)前SDK底層庫的信息

參數(shù)???無

返回值??返回當(dāng)前版本底層庫的字符串

實(shí)例代碼 ：

Face.GetFacelibVersion（）;

27. 打開人臉數(shù)據(jù)庫

int OpenDB（）

功能???使用人臉數(shù)據(jù)庫，內(nèi)部人臉數(shù)據(jù)庫可實(shí)現(xiàn)1:N高效快速查詢

參數(shù)???無

返回值

??????執(zhí)行成功 SUCCESS

??????執(zhí)行失敗 ERROR_FAILURE

實(shí)例代碼 ：

if（face.OpenDB（） == SUCCESS）{ // TODO }

28. 注冊(cè)人臉

int AddDB（ float［］ feature， string name ）

功能???注冊(cè)人臉

參數(shù)???feature ： 人臉特征

??????name ： 登記名字

返回值

??????執(zhí)行成功 SUCCESS

??????執(zhí)行失敗 ERROR_FAILURE

實(shí)例代碼 ：

String name= “test”; int［］ res=new int［］; if（ Face.GetFeature（ image， feature， tmpPos， res ） == SUCCESS ）{ Face.AddDB （ feature， name ）; }

29. 保存人臉

int SaveDB（）

功能???將AddDB（）寫入的數(shù)據(jù)保存到文件；如果在reboot或者斷電重啟設(shè)備之前，沒有調(diào)用SaveDB（），

??????則AddDB（）添加的人臉將丟失。

參數(shù)???無

返回值

??????執(zhí)行成功 SUCCESS

??????執(zhí)行失敗 ERROR_FAILURE

實(shí)例代碼 ：

Face.AddDB（feature，name）; 。.. //在添加人臉之后，要確保重啟設(shè)備之前執(zhí)行Face.SaveDB（）； Face.SaveDB（）;

30. 刪除人臉

int DelDB（string name）

功能???刪除人臉

參數(shù)???name ： 要?jiǎng)h除的名字

返回值

??????執(zhí)行成功 SUCCESS

??????執(zhí)行失敗 ERROR_FAILURE

實(shí)例代碼 ：

String name= “test”; Face.DelDB （name）;

31. 刪除所有已注冊(cè)人臉

int DelAllDB（）

功能???刪除所有已注冊(cè)人臉

參數(shù)???無

返回值

??????執(zhí)行成功 SUCCESS

??????執(zhí)行失敗 ERROR_FAILURE

實(shí)例代碼 ：

Face.DelAllDB （）;

32. 查詢?nèi)四樚卣鲗?duì)應(yīng)名字

String QueryDB（ float［］ feature， float ［］ score ）

功能???給定人臉特征最接近的數(shù)據(jù)庫所登記的人臉，并給出相似度

參數(shù)???feature ： 人臉特征

??????score ： 相似度分值

返回值

??????執(zhí)行成功 返回登記名字

??????執(zhí)行失敗 返回為unknown

實(shí)例代碼 ：

float［］ score = new float［1］; String name = Face.QueryDB（ feature， score ）; if（ score 》 thresh_hold ）{ // TODO }

33. 關(guān)閉人臉數(shù)據(jù)庫

int CloseDB（）

功能???關(guān)閉人臉數(shù)據(jù)庫

參數(shù)???無

返回值

??????執(zhí)行成功 SUCCESS

??????執(zhí)行失敗 ERROR_FAILURE

實(shí)例代碼 ：

if（ Face.CloseDB（） == SUCCESS ）{ // TODO }

34. 加載快速比對(duì)功能

int FastQueryInit（）

功能???加載快速比對(duì)功能

參數(shù)???無

返回值

??????執(zhí)行成功 SUCCESS

??????執(zhí)行失敗 ERROR_FAILURE

實(shí)例代碼 ：

if（Face.FastQueryInit （） == SUCCESS）{ // TODO }

35. 刷新快速比對(duì)緩存區(qū)

int FastQueryFlush（float ［］ data， int num）

功能???刷新快速比對(duì)緩存區(qū)

參數(shù)???Data ： 外部特征緩存區(qū)

??????Num ： 特征數(shù)量

返回值

??????執(zhí)行成功 SUCCESS

??????執(zhí)行失敗 ERROR_FAILURE

實(shí)例代碼 ：

if（Face.FastQueryFlush（data，num） == SUCCESS）{ // TODO }

36. 快速查詢

int FastQuery（float［］ data， float［］ feature， float［］ scores， int num）

功能???快速查詢

參數(shù)???Data ： 外部特征緩存區(qū)

??????Feature ： 要查詢的特征

??????Scores：獲得的相似度

??????Num ： 特征數(shù)量

返回值

??????執(zhí)行成功 SUCCESS

??????執(zhí)行失敗 ERROR_FAILURE

實(shí)例代碼 ：

if（Face.FastQuery（data，feature，num） == SUCCESS）{ // TODO }

37. 獲取人臉屬性

int GetFaceAttr（ Image image， FaceInfo data， FaceAttribute face_attr， int *res ）

功能???Detect后執(zhí)行，通過檢測(cè)獲取的人臉位置和關(guān)鍵點(diǎn)信息，獲取人臉屬性包括年齡、性別和表情 。

參數(shù)???image ： 人臉圖片，用于檢測(cè)的圖片

??????data ： 檢測(cè)得到的人臉位置和人臉關(guān)鍵點(diǎn)信息

??????face_attr ： 存儲(chǔ)計(jì)算得到的人臉屬性

??????res ： 執(zhí)行結(jié)果，未發(fā)現(xiàn)人臉返回 ERROR_INVALID_PARAM

返回值

??????SUCCESS ： 正確獲取人臉屬性

??????ERROR_FAILURE ： 未獲取到人臉屬性

實(shí)例代碼 ：

if（ face.GetFaceAttr（ Image， data， attr， res ） == SUCCESS ）{ // TODO }

38. 釋放人臉識(shí)別資源

public void Destroy（）

功能???釋放初始化和設(shè)置參數(shù)時(shí)分配的資源

參數(shù)???無

返回值??無

實(shí)例代碼 ：

Face.Destroy（）;

39. 示例代碼

初始化雙目攝像頭人臉識(shí)別Demo。

public class MainActivity extends Activity implements CvCameraViewListener2 { private FaceAPP face= FaceAPP.GetInstance（）; //face 作為成員變量 。..。..。.. @Override protected void onCreate（Bundle savedInstanceState） { 。..。..。.. String［］ name={“a”，“b”，“c”，“d”，“factor”，“min_size”，“clarity”，“perf-optimize”，“l(fā)iveness-detect”，“gray2color-scale”}; double［］ value={0.9，0.9，0.9，0.715，0.6，64，400，1，0，0.5}; face.SetParameter（name，value）; mainLoop = new Thread（） { //人臉檢測(cè)不要放在 Android 主線程 public void run（） { 。..。..。.. float［］ feature=new float［512］; byte［］ tmpPos = new byte［1024］;// byte 數(shù)組用于存位置信息 switch （mixController.curState）{ 。..。.. case mixController. STATE_IDLE ： FaceAPP.Image image= FaceAPP. GetInstance （）.new Image（）; image.matAddrframe=mRgbaFrame.getNativeObjAddr（）; int［］ res=new int［1］; int ret; ret= face.GetFeature（image，feature，tmpPos，res）; if（ret== SUCCESS）{ //to do 成功獲取到人臉特征值 } } } } }