Подготовка среды разработки:

Код:

• Для бесплатной версии v3.0 используется ветка master.
• Для расширенной версии v4.1 используется ветка arcface_pro.

Программное обеспечение и инструменты, используемые для разработки:

• Jdk8, libarcsoft_face.dll(so), libarcsoft_face_engine.dll(so), libarcsoft_face_engine_jni.dll(so), idea.

• Примечание: libarcsoft_face.dll(so), libarcsoft_face_engine.dll(so), libarcsoft_face_engine_jni.dll(so) можно бесплатно скачать на официальном сайте компании «АркСофт» (http://ai.arcsoft.com.cn/). Также здесь можно получить app-id и sdk-key.

• Локальная конфигурация:

  • Конфигурация среды (рекомендуется jdk8, maven3, idea).
  • Библиотеки движка libarcsoft_face, libarcsoft_face_engine, libarcsoft_face_engine_jni. Обратите внимание на различия между X86 и X64, а также на соответствие текущей версии jdk.

• Инициализация проекта.

• Запуск проекта с помощью idea:

  • Изменить файл конфигурации src\main\resources\application.properties:
    • Записать идентификатор распознавания лиц: config.arcface-sdk.app-id.
    • Записать ключ распознавания лиц: config.arcface-sdk.sdk-key.
  • Заменить файлы библиотек в папке src\main\resources\libs\3.0.
  • Проверить конфигурацию в файле pom.xml, особенно параметр <javacv.platform>. Если необходимо упаковать проект для запуска на Linux, то нужно изменить конфигурацию на linux-x86_64, а затем выполнить упаковку.

• Запуск проекта:

  • В пакете com.arcsoft.facedemo щёлкнуть правой кнопкой мыши на Application и выбрать Run ‘Application’.

• Адрес доступа к проекту:

  • http://127.0.0.1:8089/.

• Адрес для тестирования проекта:

  • http://face.v6-iot.cn:8089/.

• Серверная часть использует springboot+javacv, клиентская часть — vue3. Поддерживает распознавание лиц, сравнение лиц, идентификацию лиц, распознавание локальных видео, распознавание потоков RTSP и т. д. Код легко читается и оптимизирован.

• Клиентский код:

  • https://github.com/itboyst/ArcSoftFaceDemoUI.

• Скриншот проекта:

  • .

• Поощрение через WeChat:

  • .